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AI工程师养成指南：从机器学习到大模型开发	ai-engineer-course	系统化的AI工程师培养课程，涵盖机器学习、深度学习、大模型开发及工程实践，助力开发者从入门到精通	AI 学习团队	published	2024-01-01	2024-01-01

AI工程师养成指南：从机器学习到大模型开发

课程概述

本课程面向具备Python基础的开发者，提供一个完整的AI工程师培养体系。从机器学习基础到深度学习，再到大模型开发与工程实践，采用理论与实战相结合的方式，帮助学习者构建完整的AI技术知识体系，掌握大模型开发技能。

课程目标

1. 掌握机器学习与深度学习的核心原理
2. 熟练运用现代AI开发工具与框架
3. 具备大模型开发与优化能力
4. 培养AI工程化实践能力

课程大纲

第0章 预备知识（2周，必修）

• 1. Python编程基础

  • Python和NumPy基础
  • 并发与异步编程
  • 包管理与环境配置
  • 实践：异步数据处理

• 2. 数学基础入门

  • 线性代数基础（向量、矩阵运算）
  • 微积分要点（导数、梯度）
  • 概率统计基础（概率分布、期望方差）
  • 信息论基础（熵、互信息）
  • 实践：Python实现数学运算

• 3. 开发工具与最佳实践

  • Git版本控制
  • 单元测试与CI/CD
  • 代码质量与文档
  • Docker容器化
  • 实践：工程化项目搭建

第1章 机器学习工程师培训课程

本课程旨在培养具有实践能力的机器学习工程师，通过理论学习和实战项目，系统地掌握机器学习的核心概念、算法原理和工程实践。

课程特点

• 理论与实践结合：每个主题都包含理论讲解和配套的代码实现
• 项目驱动学习：通过实际项目来加深对算法的理解
• 工程化思维：注重代码质量、性能优化和工程最佳实践
• 前沿技术：覆盖传统机器学习算法到最新的集成学习方法

课程大纲

第1章 先修知识准备（2周）

• Python编程基础
  • Python基础语法
  • NumPy数组操作
  • Pandas数据分析
  • 数据可视化
  • 实践：数据分析项目

第2章 机器学习基础与算法（8周）

• 机器学习概论

  • 什么是机器学习：机器学习的定义、类型、应用场景
  • 学习理论基础：泛化能力、过拟合、欠拟合
  • 模型评估方法：交叉验证、性能指标
  • Python机器学习环境搭建：工具链配置、开发环境设置
  • 实践：完整ML流程演示

• 数据预处理与特征工程

  • 数据预处理基础：数据清洗、转换、规范化
  • 特征工程实践指南：特征创建、选择、变换
  • 特征选择与提取：过滤法、包装法、嵌入法
  • 特征变换与编码：标准化、归一化、独热编码
  • 特征交叉与组合：自动特征工程、特征组合
  • 实践：构建特征工程Pipeline

• 回归算法基础

  • 线性回归详解：原理、实现、优化
  • 高级回归模型：多项式回归、SVR、决策树回归
  • 集成回归模型：随机森林回归、梯度提升回归
  • 模型评估与诊断：残差分析、模型假设检验
  • 实践：房价预测系统

• 分类算法

  • 分类算法概述：常用分类算法对比
  • 线性分类器：逻辑回归、线性判别分析
  • 非线性分类器：KNN、SVM、决策树
  • 概率分类器：朴素贝叶斯、高斯判别
  • 实践：客户流失预测

• 无监督学习

  • 聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN
  • 降维技术：PCA、LDA、t-SNE
  • 异常检测：基于统计、基于密度、基于距离
  • 关联分析：Apriori、FP-Growth
  • 实践：客户分群分析

• 集成学习与模型选择

  • 集成学习基础：Bagging、Boosting、Stacking
  • XGBoost与LightGBM：原理与调优
  • 模型选择与评估：网格搜索、随机搜索
  • 超参数优化：贝叶斯优化、遗传算法
  • 实践：模型集成与调优

第3章 深度学习基础（4周）

• 深度学习导论
  • 神经网络基础
  • 反向传播算法
  • 激活函数与优化器
  • 实践：手写数字识别

第4章 工程实践（4周）

• 机器学习系统设计
  • 系统架构设计
  • 模型部署与服务化
  • 性能优化与监控
  • 实践：在线预测服务

第2章 数据科学基础（3周）

• 4. 数据分析与处理

  • Pandas高级操作
  • 数据清洗与转换
  • 探索性数据分析
  • 实践：数据分析报告

• 5. 高性能计算

  • NumPy优化技巧
  • 并行计算基础
  • GPU加速入门
  • 实践：大规模数据处理

• 6. 可视化与监控

  • 静态可视化（Matplotlib/Seaborn）
  • 交互式可视化（Plotly）
  • 实验监控（TensorBoard/MLflow）
  • 项目：数据可视化平台

第3章 深度学习基础（4周）

• 16. 深度学习理论

  • 神经网络基础
  • 优化算法
  • 激活函数
  • 实践：手写神经网络

• 17. 深度学习框架

  • PyTorch基础
  • 自动微分
  • 模型构建模式
  • 实践：框架使用

• 18. 计算机视觉基础

  • CNN架构
  • 图像处理基础
  • 迁移学习
  • 项目：图像分类系统

第4章 自然语言处理（6周）

• 19. NLP基础

  • 文本预处理
  • 词向量技术
  • 语言模型基础
  • 实践：文本分类

• 20. 序列模型

  • RNN与LSTM
  • 注意力机制
  • Seq2Seq模型
  • 项目：机器翻译

• 21. Transformer架构

  • 自注意力机制
  • 位置编码
  • 多头注意力
  • 实践：Transformer实现

• 22. 预训练语言模型

  • BERT原理与应用
  • GPT系列模型
  • 领域适应
  • 项目：文本生成

第5章 大模型开发（6周）

• 23. 大模型基础

  • 大模型发展历程
  • 架构设计原理
  • 训练与推理流程
  • 实践：模型部署

• 24. 提示工程

  • 提示设计模式
  • 上下文学习
  • 提示优化策略
  • 项目：对话系统

• 25. 大模型训练

  • 分布式训练基础
  • 混合精度训练
  • 梯度累积与检查点
  • 实践：模型训练

• 26. 模型优化技术

  • 知识蒸馏
  • 模型量化
  • 模型剪枝
  • 项目：模型压缩

第6章 工程实践（4周）

• 27. 高性能服务

  • 服务架构设计
  • 负载均衡
  • 缓存策略
  • 实践：高并发服务

• 28. 大模型应用开发

  • API设计
  • 链式调用
  • 多模态集成
  • 项目：AI应用开发

• 29. 监控与运维

  • 性能监控
  • 资源管理
  • 错误处理
  • 实践：运维系统

第7章 前沿技术（选修，4周）

• 30. 新兴模型架构

  • MoE模型
  • 稀疏注意力
  • 长序列建模
  • 实践：架构实验

• 31. 多模态学习

  • 视觉-语言模型
  • 跨模态注意力
  • 多模态对齐
  • 项目：多模态应用

• 32. 强化学习基础

  • 策略优化
  • 值函数方法
  • 模型基础RL
  • 实践：简单游戏AI

课程资源

推荐教材

• 《机器学习》周志华
• 《统计学习方法》李航
• "Pattern Recognition and Machine Learning" by Bishop
• "Deep Learning" by Goodfellow et al.

在线资源

• Coursera机器学习课程
• Stanford CS229/CS224N
• Fast.ai深度学习课程

开发环境

• Python 3.8+
• 核心库：NumPy, Pandas, Scikit-learn
• 深度学习：PyTorch/TensorFlow
• 工具链：Git, Docker, MLflow

评估方式

• 课程作业 (40%)
• 项目实践 (40%)
• 课堂参与 (20%)

结业项目要求

每个模块包含：

1. 理论作业
2. 编程实践
3. 案例分析
4. 小组讨论