AI应用开发修炼手册

第一部分：AI基础入门 (第1-5章)

• 人工智能概述
• 环境搭建与工具准备
• 数学基础
• Python编程强化
• 数据处理基础

第二部分：机器学习 (第6-10章)

• 机器学习概述
• 监督学习算法
• 无监督学习算法
• 模型优化与调参
• Scikit-learn实战

第三部分：深度学习 (第11-15章)

• 深度学习基础
• PyTorch入门
• 卷积神经网络(CNN)
• 循环神经网络(RNN)
• Transformer架构

第四部分：大语言模型 (第16-24章)

• 大语言模型概述
• Prompt Engineering
• API开发入门
• 向量数据库与RAG
• LangChain框架
• AI Agent开发

第五部分：工程化实践 (第25-36章)

• Web应用开发
• 数据库设计
• 容器化部署
• 云服务部署
• 监控与运维

第六部分：实战项目 (第37-53章)

• 智能客服系统
• AI写作助手
• 智能文档分析
• 代码助手开发
• 企业知识库系统

初学者路径

从第1章开始，按顺序学习基础内容

开发者路径

从第16章开始，重点学习LLM应用开发

实战路径

直接跳转实战项目章节，动手完成项目