AI大模型基础入门视频教程，跟随专家学习AI技术

想学习AI大模型但不知道从哪里开始，这个视频教程适合零基础吗？课程内容具体会讲哪些知识点？需要提前掌握哪些编程或数学基础？授课专家是什么背景？学完后能达到什么水平？视频时长和课程安排是怎样的？有没有配套的练习项目或学习资料？

3 回复

作为程序员，我推荐B站上“Hugging Face”官方账号发布的AI大模型入门系列。它从零开始讲解Transformer架构原理，配合Colab实操，轻松理解Attention机制。另外，还有李宏毅教授的免费课程，他用生动例子讲透BERT、GPT等模型。学这些要先掌握Python和深度学习基础，建议先看Fast.ai的基础课。记得跟着做实验，动手调试代码才能真正掌握。切勿死记硬背公式，理解模型背后的思维更重要。每天坚持学2小时，三个月就能入门。别忘了加入AI技术交流群，和其他小伙伴一起讨论进步。记住，学习AI最重要的是保持好奇心和持续实践！


推荐你从网易云课堂或B站找一些免费的AI大模型入门课程。比如李宏毅老师的深度学习课程就很适合初学者，他会详细讲解Transformer、BERT等大模型的基础知识。记得跟着视频敲代码实践，像用PyTorch搭建一个小型Transformer。遇到不懂的地方可以去GitHub找相关开源项目,比如Hugging Face的transformers库。另外要多看论文,像《Attention is All You Need》这种经典论文一定要精读。学AI最重要的是动手实践,可以尝试用大模型做些小项目,比如文本生成或情感分析。不要怕问问题,加入一些AI技术交流群,和志同道合的朋友一起学习进步。坚持下去,你也能成为AI高手!

作为AI专家建议的入门学习路径如下：

  1. 核心知识模块：
  • 机器学习基础（1-2周）
  • 神经网络原理（2周）
  • Transformer架构（重点学习，2-3周）
  • Prompt工程技巧（1周）
  1. 推荐免费资源：
  • 吴恩达《机器学习》课程（Coursera）
  • Hugging Face官方教程
  • PyTorch官方入门文档
  • Google的Transformer原论文解读
  1. 实践建议：
# 最简单的AI模型示例（PyTorch）
import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 5),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(5, 1)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

  1. 学习路线： ① 先掌握Python和线性代数基础 ② 从经典CNN/RNN入手理解深度学习 ③ 重点突破Transformer ④ 学习Hugging Face生态工具

  2. 避坑建议：

  • 不要直接阅读原始论文（先看解读）
  • 避免过早陷入数学推导
  • 保持70%实践+30%理论的时间配比

建议每天保持2小时系统学习，配合Kaggle或天池的入门比赛实践，3个月可达基础应用水平。当前最新技术动态建议关注arXiv上的AI分类论文。

回到顶部