建立对大模型的正确认知，分清 “神话” 与 “现实”，掌握核心概念； 理解大模型的基本工作原理，不用代码也能搞懂 “为什么它能对话”； 熟练使用主流大模型工具（ChatGPT、DeepSeek等），提升工作学习效率； 掌握 “提示词工程” 基础，让大模型精准满足你的需求； 了解大模型开发入门路径，为后续进阶打基础。
模块与课时名
模块一：认知破局 —— 大模型不是 “黑魔法”
课时 1：你好，大模型 —— 从 “聊天机器人” 到 “通用智能”
课时 2：大模型的 “成长史”—— 为什么现在火了？
课时 3：必懂的核心概念 —— 避开 “专业术语陷阱”
模块二：原理入门 —— 不用代码，看懂大模型怎么工作
课时 4：大模型的 “大脑结构”——Transformer 架构极简解读
课时 5：大模型的 “学习过程”—— 训练、微调与提示词的关系
课时 6：大模型的 “局限性”—— 为什么会 “胡说八道”？
模块三：工具实战 —— 大模型高效使用指南
课时 7：主流大模型工具入门 —— 界面功能与基础操作
课时 8：学习场景：用大模型当 “私人助教”
课时 9：工作场景：用大模型提升 “效率天花板”
课时 10：生活场景：大模型当 “生活小助手”
模块四：提示词工程 —— 让大模型 “听你的话”
课时 11：提示词的核心原则 —— 越具体，越精准
课时 12：基础提示词模板 —— 直接套用，快速出结果
课时 13：进阶技巧 —— 让大模型 “角色扮演” 与 “逻辑推理”
模块五：进阶方向 —— 从 “使用者” 到 “参与者”
课时 14：大模型 + 行业 —— 哪些领域在 “靠大模型变革”？
课时 15：想深入学习？—— 不同方向的入门路径
学习链接
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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势
想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：
1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：
- 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
- 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
- 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
- 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：
- 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
- 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
- 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
- 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！
1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：
3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
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三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！
路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】
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