大家好啊，我是董董灿。

之前写了一篇文章：有前途！大模型也需要AI算子开发岗！有同学看了之后，在问AI算子开发需要如何学习，有没有学习路线?

当然是有的了。

今天周末在家，就梳理了一下该岗位需要的技能以及学习路线。

需要说明的是，岗位技能的梳理，我默认的学习对象是没有编程经验和AI相关经验的小白，如果你有其中一部分的学习和工作经验，那就太赞了。

(本文原创，以下干货，谢绝转载，违者必究)
 

1、技能地图

AI算子开发的技能地图，如果感觉看不清，可以放大图片来看。

2、学习路线

学习路线真的很重要，否则向无头苍蝇一样学了半天，没有反馈，会完全失去学习的动力。

根据我之前对这个岗位的了解，以及转行学习编程和AI算法的过程，我制定了下面的学习路线。

我把上面的技能地图中的内容揉在一起了，因为我们毕竟不像是大学中的课程学习，学C语言就只学C语言，学计算机基础就只学计算机基础，很多东西都是有交集的，一起来学，学的更快，领悟的更深。

多说一句，其实不光是AI算子开发的技能可以这么学，很多入门计算机、算法、AI 的同学都可以这么学。

我相信如果真的可以按照下面的路线全部学一遍，学会其中60%以上的内容，很多与AI相关的岗位，都可以达到基础要求了。这个时候，再增加一些实际项目的实践，分分钟就可以去面试了。

好了，话不多说，下面开始，如果你对其中的某一项比较熟悉，可以直接跳过。

1、C 语言破冰学习(基础中的基础)

1. 搭建 c 语言开发环境，完成一个简单的程序编写

2. 了解程序是如何在计算机上运行的，简单了解计算机的组成原理

3. 学习变量、常量的概念，简单完成一个常量和变量的基础数学运算的程序编写

4. 学习内存的概念，初步了解变量、常量都是在内存中存储的

5. 学习最基础的数据结构——数组，深入理解数组和一个单一变量的区别，数组和内存的映射。

6. 学习基础语句：判断语句、循环语句，switch 语句：完成一个包含0-9的数字的数组创建，并将偶数输出在屏幕上。

66. 学习神经网络中 relu 函数，完成一个 relu 激活函数的实现。

7. 学习函数：了解函数的概念，了解函数对于代码逻辑的封装的意义，将 6 中输出偶数的逻辑封装成一个函数来完成。

8. 破冰作业：利用所学的知识，编写一个高斯小时候就解决的经典数学题：计算1到100的和。

2、 C 语言进阶(指针)

1. 计算机存储原理进阶：了解冯诺依曼结构，深入了解内存结构，了解数据和指令在内存中的存储，了解内存对齐原理

2. 了解指针的概念，了解指针和解引用的概念，完成一个指针对一个变量的解引用。

3. 利用指针获取某个变量的值，完成一个简单的数学逻辑运算

4. 了解数组和指针的关系，将数组转换为指针，利用指针将破冰中的第 6 题完成

3. 简单了解C语言编译原理，如何将代码编译为二进制在电脑上运行。

4. 了解变量、常量、数组、函数被编译成的二进制指令在电脑上运行的概念，了解计算机指令系统：取指，译码。

5.了解函数调用与指令跳转的关系。

6. 了解结构体的概念，学会使用结构体

7. 深入了解了内存对齐后，在结构体基础上学习联合体(可选)

8 . 创建一个指针，直接读取内存中某个地址的数据，了解野指针的概念。

9.了解栈内存和堆内存的区别

10. 深入了解c语言 malloc 函数和 free 函数对于内存申请和释放的机制，简单了解操作系统对于内存管理的机制

11. 编程思维训练：利用已学的知识，完成一个斐波那契数列的输出。

12. 编程思维训练(难)：利用冒泡排序完成一个数组的排序功能。

13. 深入了解在c语言中，万物皆指针的思想。

如果把c语言破冰和c语言进阶部分学完，学会其中80%，那么恭喜你，c语言已经入门了，并且可以利用所学的知识进行一些代码开发了。

这两部分在我目前看来，如果在看对书、找对资料、学习能力较强或者有人指导编程实践的前提下，集中学习，从零开始，大概一到两周基本就可以理解到位。

这算是较为基础的内容，后面的内容就会越来抽象，尤其是概念和算法。

3、 C++进阶

1. C++与C语言的区别：面向对象编程的概念，类的概念，会创建一个简单的类。

2. 类与结构体的区别和练习

3. 子类和父类的关系，继承的概念，重写的概念

4. 结构体在内存中的位置，结构体中的函数在内存中的位置

5. 类在内存中的位置，类中的函数在内存中的位置。

6.继承之后，子类和父类在内存中是如何存储的(虚函数表)，有什么区别，继承的函数和重写的函数在内存中是如何存储的。

7. 了解C++中 new/delete 和 C语言中 malloc/free的区别和联系，学习智能指针的原理，学会使用智能指针。

8. 了解STL的概念，了解 std::vector 与数组的关系，以及两者在内存中的存储方式。进阶可了解STL中其他容器和算法。

8.利用C++编写一个复杂的类，完成类的学习(可找书籍、课程或找专人辅导)

学完C++进阶，基本上C/C++ 的入门就可以了。剩下的就是不断的去查找资料，扩充自己的知识范围，不断地去实践摸索。

4、 深度学习知识入门

1. 查找资料，学习了解深度学习与机器学习的概念和两者区别和练习，学习相关概念如训练、推理、神经网络、节点、前向传播、反向传播等。这些概念了解即可，否则在看一些文章的时候，可能不知道什么意思。

2. 学习利用工具查看神经网络结构图。如 resnet50 结构。查看一个神经网络是如何由一个个节点(算法)来搭建起来的。

3. 了解 tensor 的概念。也就是张量，这个概念要深入了解。

4. 以 resnet50 为例，学习常用的神经网络算法。建议查看万字长文解析Resnet50的算法原理有个感性认识。

5. 常用算法学习。卷积算法: 初识卷积、卷积的核心原理，矩阵乘算法：矩阵乘，激活函数：激活函数，池化层：池化， softmax分类原理：softmax等。

6. 以上算法几乎是深度学习中最重要最常见的算法，学完之后，可以扩展学习其他算法如：dropout: dropout，交叉熵损失函数：解密熵、交叉熵损失，归一化：批归一化，one-hot 编码：one-hot等等。

5、 计算机基础入门(硬件知识学习)

我个人感觉这部分不用学习的太深入，但是有些概念还是要了解的，可以参考硬件学习 来阅读学习。

除此之外，建议找计算机考研书籍和课程看一遍，把计算机底层原理搞透彻一些，这部分内容就没啥问题了。

如果需要资料，可以私信我。

6、 最后来一波实战

在完成了编程基础的学习、AI算法知识的学习、硬件基础的入门之后，就可以来一波实战了。

可以找一个实际的神经网络来练手，将神经网络中的算子都编码实现一遍，到此，100%就可以胜任 AI 算子开发的岗位了，甚至有更多AI的岗位可以选择。

比如如果你AI算法学的特别好，可以考虑AI算法工程师，做一些算法相关的工作。

比如如果你硬件知识特别感兴趣，学的很不错，可以做一些更偏底层的AI芯片岗位的工作，比如芯片验证等。

当然，任何岗位不是那么简单的学习就可以满足的，以上只是入门学习路径，更多的要靠个人不断实践摸索，才能成就大成。

那如何实战呢？

如果你没有好的项目来做，可以跟着我之前做的一个小项目来练手：从零手写 resnet50。

这个项目是从零开始，将 resnet50 的所有算法都手写了一遍，用C/C++和python两种语言来写的。项目可以正确的识别出图片的中动物：分分钟识别"十二生肖"，我手写的神经网络大提速。

这个项目配合之前写的文章来理解算法，对于新手来说，是一个很不错的实战项目，如果全部理解清楚并可以将代码复现出来，真的可以写到简历上哦。

好了，就写到这，如果有同学想试一试，可以照着这个路线来学习，即使你现在是个小白，只要坚持下来，也会完成蜕变的。

有问题可以加我微信一起学习哦。

记住，生活不只眼前，还有诗和远方，加油。