简介

本文精选MIT和Stanford等顶尖院校的大模型学习课程，涵盖微积分、线性代数、概率统计等数学基础，以及机器学习、深度学习和专门的大语言模型课程。这些资源既有理论深度又有实践指导，适合从基础到进阶的不同层次学习者，是构建完整大模型知识体系的必备参考，建议收藏学习。

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一、MIT课程资源推荐

1.MIT 18.01: Single Variable Calculus

课程信息与目标：MIT的入门微积分课程，涵盖极限、导数、积分、数列与级数。

简要评价：逻辑性强，配套教材和作业齐全，适合没有完整微积分背景的学习者。为后续学习18.02（多变量）、18.05（概率）、18.06（线性代数）等奠定坚实基础。

2.MIT 18.02: Multivariable Calculus

课程信息与目标：MIT数学系核心课程，介绍多变量函数的微积分方法，包括偏导数、重积分、梯度、散度、旋度，以及格林/斯托克斯/高斯定理。

简要评价：讲解细致，强调几何直观，非常适合作为机器学习和物理建模的数学基础。这门课在YouTube 和 MIT OpenCourseWare 上完整公开，常被推荐给需要打下坚实多元分析基础的学生。

3.MIT 18.06: Linear Algebra

课程信息与目标：由Gilbert Strang 教授讲授，内容包括矩阵运算、向量空间、特征值分解、奇异值分解等。

简要评价：这是最具影响力的线性代数公开课之一，强调几何直观与实际应用。线性代数是理解机器学习算法与深度学习架构的核心工具，因此这门课几乎是“必修”。

4.MIT 18.05: Introduction to Probability and Statistics

课程信息与目标：系统介绍概率论与统计学，包括概率空间、随机变量、期望、方差、大数定律、中心极限定理、假设检验等。

简要评价：课程严谨，配套练习丰富，能为统计学习和贝叶斯建模打下基础。对机器学习中涉及的不确定性建模（如贝叶斯推断、采样方法）非常有帮助。

5.MIT 18.065 / 18.06SC: Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning

课程信息与目标：聚焦矩阵方法在数据分析与机器学习中的应用，包括最小二乘、正则化、奇异值分解、主成分分析。相比传统18.06，更强调实际问题与现代数据科学的联系。

6. MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning

课程信息与目标：MIT电气工程与计算机科学系的快速入门课程，涵盖神经网络、卷积网络、序列模型、生成模型与强化学习等。

简要评价：内容紧凑但覆盖全面，是最流行的深度学习入门课之一。强调应用，如计算机视觉、自然语言处理和医疗影像。

二、斯坦福课程资源推荐

1.CS229: Machine Learning

课程信息与目标：由Andrew Ng 开设，目标是提供机器学习的系统性基础，从监督学习、无监督学习到概率图模型与强化学习。

简要评价：这门课几乎是全球范围内ML 学习者的“第一站”。虽然内容偏传统（相对深度学习的前沿课），但打下的数理与算法基础对进一步学习深度学习和 LLMs 至关重要。CS229 的讲义和作业质量极高，很多后来著名的线上课程（包括 Coursera 的机器学习课程）都源自于此。

2. CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning

课程信息与目标：由Chris Manning 主持的 NLP 名课，目标是系统介绍自然语言处理中的深度学习方法，从词向量（word embeddings）、RNN、Attention，到 Transformer 及其应用。

简要评价：这门课是NLP 入门的“金标准”，PPT、讲义和视频资源清晰且实用。尤其在讲解语言模型发展脉络时，对初学者非常友好。很多进入 AI/NLP 行业的人都会把这门课作为起点，不仅能学到理论，也能通过作业与项目动手实践。

3. CS231n: Deep Learning for Computer Vision

课程信息与目标：由Fei-Fei Li、Justin Johnson 等教授主讲，目标是介绍计算机视觉任务中深度学习的应用，包括 CNN、图像分类、目标检测与生成模型。

简要评价：这是视觉领域最有影响力的课程之一，极大推动了CNN 在学术与工业界的普及。课程内容深入浅出，适合既想打基础又想了解前沿应用的学习者。很多经典讲义和作业（比如基于 PyTorch 的实现）在 GitHub 上都有延伸，被广泛用作自学与研究的材料。

4.CS336: Language Modeling from Scratch（从零开始大语言模型）

课程信息与目标：这是一门由Percy Liang 教授团队开设的前沿课程，聚焦“大语言模型（LLMs）”的基础原理与实践。课程目标是帮助学生理解从零开始构建语言模型的全过程，包括预训练、微调、对齐与应用。

简要评价：作为2024 年新推出的课程，它几乎是 Stanford 在 LLM 时代的“旗帜”课程，涵盖 Transformer 架构、训练大规模模型的挑战、数据治理、安全与伦理问题。内容既前沿又系统，适合对 AI 核心研究感兴趣的学生和开发者。值得注意的是，这门课的公开资源（讲义、视频）在社区中影响很大，被很多人认为是理解 GPT、LLaMA 等模型工作原理的“必修课”。

三、其他知名学者的课程资源

1.动手学深度学习（Dive into Deep Learning, D2L）——李沐 Mu Li

课程信息与目标：由亚马逊科学家李沐和合作者开发，配套教材《动手学深度学习》（D2L.ai）。目标是通过交互式Jupyter Notebook 和代码示例，帮助学习者从零动手实现深度学习模型。

简要评价：课程实践性极强，被誉为“最适合自学者的深度学习课程”。既有数学推导，也有PyTorch/MXNet 实现，非常贴近实际研究与工业界应用。

2. Andrej Karpathy: Build a Large Language Model (from scratch)

课程信息与目标：特斯拉前AI 总监、OpenAI 创始团队成员 Karpathy 在 YouTube 上的系列教学视频，目标是从零手写实现一个小型 GPT 语言模型。

简要评价：这是目前最受欢迎的LLM 入门资源之一，Karpathy 风格是“minimal but complete”，帮助学习者直观理解 Transformer、训练 loop 和自回归生成的本质。视频代码简洁（nanoGPT/llm.c 项目），非常适合已经有一些 Python 基础的学习者快速入门大语言模型。

3. Deep Learning Specialization —— Andrew Ng（Coursera）

课程信息与目标：由吴恩达（Andrew Ng）主讲，Coursera上最知名的深度学习入门系列课程，目标是帮助学习者理解神经网络、优化、卷积网络、序列模型和实用技巧。

4. Fast.ai: Practical Deep Learning for Coders —— Jeremy Howard

课程信息与目标：由fast.ai 创始人 Jeremy Howard 主讲，目标是通过 PyTorch 高层 API 帮助开发者快速构建和训练深度学习模型。强调“自上而下”的教学法，从实际应用（图像识别、NLP、推荐系统）入手，再逐步深入原理。对工程师和开发者非常友好，被称为“最快速的深度学习入门课”。

四、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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