网上 AI 课多到看不过来,绝大多数是把概念念一遍。下面这条路线全部免费,按顺序走:
1、【Google 机器学习速成课程】 第一站,用来建立地图。几小时过完,知道训练、损失、过拟合这些词到底在说什么。这步不求深,求的是后面听别人讲话能跟上。
2、【 第二站,直接上手做出能跑的模型。这门课反着教,先让你训练出一个能用的图像分类器,再回头讲原理。前面会有很多看不懂的地方,正常,这一步就是让你先获得反馈。
3、【Karpathy 的 Neural Networks: Zero to Hero】 第三站,也是这条路线的核心。前 OpenAI 和特斯拉的 Karpathy 从零手写反向传播,一路写到一个能跑的 GPT,每一行代码都讲清楚为什么。跳过前两步直接看这个会很吃力,因为缺地图和手感。
4、【Hugging Face 官方课程】 第四站,从原理转向工程。讲怎么用 transformers 库加载模型、微调、部署,以及大模型和智能体相关的实践。到这一步你才开始有能力做出别人能用的东西。
5、【 短课】 补充站,吴恩达团队和各家公司合作的小课,每门一两个小时,专门讲某个具体主题,比如提示词、检索增强、智能体。哪块不懂补哪块,不用按顺序刷。
6、【斯坦福 CS231n】 深挖站,公开课里讲视觉和神经网络原理最扎实的一门,作业量很大。前面几步都走完还想往学术方向走再来碰。
顺序不能反。先有地图,再有手感,最后补原理,反过来九成人会在第二步放弃。
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