简介

本文提供针对西南地区AI学习者的7阶段完整指南，帮助理工科转行者和应届生避开学习陷阱，掌握企业落地能力。内容涵盖AI工具基础、算法理论、实战攻坚、业务能力、编程进阶、大模型应用及就业冲刺，每个阶段均结合成都地铁、车企、华西医疗等真实产业需求，提供实战练习与避坑建议，最终帮助学习者具备西南AI企业所需的技能与竞争力，顺利入职。

一、指南说明

适用人群

• 理工科背景转行党（机械、电子、数学等专业，想进入AI算法领域）
• 计算机/自动化等相关专业应届生（想扎根西南工业、医疗、轨道交通AI企业）

核心目标

帮你避开“基础不牢、学用脱节、求职无方向”三大坑，按阶段规划学习路径，最终具备“企业落地能力+面试竞争力”，顺利入职西南AI岗位。

核心优势

以西南本土产业需求为核心（成都地铁、车企、华西医疗等真实场景），覆盖“工具-理论-实战-就业”全链条，每个阶段均对应企业真实技能需求。

二、7阶段学习指南（附目标、避坑、产出）

阶段1：地基阶段——AI入门不踩空

学习目标

掌握AI入门必备工具与数学基础，能独立完成工业/医疗场景的图像预处理

核心学习内容

模块	关键技能点	实战练习
工具基础	Python（数据处理库）、mysql（工业数据存储）	用Python+mysql处理车企芯片瑕疵数据（10万条）
CV工具	Numpy（矩阵运算）、OpenCV（图像预处理）	完成成都地铁轨道影像的噪声去除、缩放裁剪
数学基础	高数（导数与梯度下降）、线代（矩阵变换）、概率统计（样本分布）	用数学知识解释“为什么YOLO适合目标检测”

重点避坑

• 别跳过mysql：西南工业/医疗企业常用mysql存储结构化数据，后期处理海量数据必备
• 数学别只背公式：结合AI场景学（如用导数调模型学习率），避免后期学大模型“知其然不知其所以然”

适配需求

• 转行党：补全工具与数学短板，避免“零基础直接学框架，越学越懵”
• 应届生：打牢基础，为后续实战课铺垫，区别于“只懂理论无实操”的同龄人

阶段2：算法理论阶段——从“懂原理”到“会落地”

学习目标

掌握神经网络核心原理，能独立搭建基础模型，会用工程工具部署环境

核心学习内容

模块	关键技能点	实战练习
算法理论	全连接神经网络、卷积神经网络（CNN）	用CNN做简单的柑橘瑕疵分类（准确率达90%+）
工程部署基础	Linux（环境配置）、Docker（容器化封装）	用Docker封装CNN模型，实现跨设备运行

重点避坑

• 别只学理论：一定要练Docker部署，很多转行党栽在“模型能跑但不会封装，入职后需运维帮忙”
• 神经网络别贪多：先吃透CNN（西南CV岗位需求占比60%），再学其他算法

适配需求

• 转行党：衔接原有理工科逻辑（如机械的“结构思维”对应神经网络层级）
• 应届生：积累“算法+工程”双技能，比纯理论型求职者更受企业青睐

阶段3：实战攻坚阶段——产出商用级CV项目

学习目标

精通YOLO系列模型（企业主流），能独立完成产业级CV项目，会模型加速部署

核心学习内容

模块	关键技能点	实战练习（真实产业数据）
YOLO模型	YOLOv3/v5/v8（目标检测/分类/分割）	用成都地铁轨道数据做裂纹检测（准确率≥98%）；用四川车企芯片数据做瑕疵分类
模型部署	TensorRT（模型加速）、边缘设备适配	将YOLOv8模型加速后部署到工业相机，检测速度提升50%

重点避坑

• 别用公开模拟数据：一定要用西南本土产业数据（课程提供成都地铁、车企样本），项目写进简历才“有含金量”
• 别忽略部署：企业算法岗需“能让模型落地”，只会训练不会部署，简历会减分

核心产出

1个商用级CV项目（附数据报告、模型参数、部署文档），可直接用于简历

阶段4：业务能力阶段——补企业“隐藏需求”

学习目标

能独立编写项目方案，理解AI项目的商业逻辑，对接企业业务需求

核心学习内容

模块	关键技能点	实战练习
项目方案编写	需求分析、技术选型理由、成本收益测算	为华西医疗子公司写“肺结节AI检测项目方案”，含“降低漏检率→减少误诊成本”的商业逻辑
业务对接	工业/医疗场景需求拆解（如“车企质检效率提升”转化为AI目标）	拆解中建环能“水质检测AI项目”需求，输出技术实现路径

重点避坑

• 别只关注技术：企业需要“能懂业务的算法岗”，不是只懂调参的“工具人”，项目方案要体现“技术为业务服务”

企业需求匹配

对应西南AI企业“算法岗需对接生产/临床场景”的需求，如成都地铁、华西医疗均看重业务理解能力

阶段5：编程进阶阶段——提升工业级数据处理能力

学习目标

能高效处理千万级产业数据，编写自动化脚本提升工作效率

核心学习内容

模块	关键技能点	实战练习
Python高级	多线程/多进程、数据清洗自动化、脚本开发	编写“车企芯片瑕疵数据自动化清洗脚本”，处理200万条数据，效率提升60%
数据优化	大数据存储优化、异常值快速识别	优化西南水务“水质监测数据”存储方案，减少30%存储空间

重点避坑

• 别满足于“能跑通”：工业场景数据量大，要练“高效处理”（如多线程），避免入职后脚本“跑半天报错”

适配需求

转行党可衔接原有编程基础（如机械专业的MATLAB基础→Python进阶）；应届生提升“工业级技能”，区别于校园项目

阶段6：前沿技能阶段——踩中西南大模型人才缺口

学习目标

掌握大模型核心应用技能，能完成轻量化微调与多场景部署

核心学习内容

模块	关键技能点	实战练习（西南场景）
大模型基础	大模型认知（LLaMA 3、文心一言）、Prompt工程	用Prompt工程优化“四川文旅大模型”，生成方言版景点导览
模型微调	LoRA轻量化微调、数据标注规范	微调“武侯区政务大模型”，提升政策咨询准确率至92%
多智能体	Multi-Agents协作逻辑、场景适配	设计“西南电网AI调度多智能体系统”，实现负荷预测与调度协同

重点避坑

• 别盲目学“高深理论”：西南企业更需“大模型落地应用”（微调、部署），而非底层研发，优先练实用技能

企业需求匹配

2025年西南政务、文旅、电网大模型项目激增，此阶段技能为“高薪岗加分项”

阶段7：就业冲刺阶段——从“会技能”到“拿offer”

学习目标

优化简历突出亮点，熟练应对西南AI企业面试，顺利拿到offer

核心执行步骤

模块	关键动作	实战工具/清单
简历优化	1. 拆解项目成果（数据+效果+商业价值）；2. 量化技能（如“处理20万条芯片数据，效率提40%”）；3. 匹配岗位需求（西南企业关键词：工业检测、医疗AI、大模型应用）	简历模板（含西南AI企业偏好模块）、项目成果拆解表
面试准备	1. 高频题专项练习（附西南企业题库）；2. 技术面模拟（含“项目细节追问”）；3. 业务面准备（如“工业场景样本不平衡怎么解”）	西南AI企业高频题清单（中建环能、华西医疗等）、模拟面试流程指南

重点避坑

• 简历别写“熟练使用Python”：用具体成果替代空话；面试别只背答案，要结合项目讲“为什么这么做”（如“用LoRA微调是因为企业算力有限，成本低且效果达标”）

适配需求

• 转行党：突出“理工科背景+AI项目”的差异化优势（如“机械专业+芯片检测AI项目，懂工业场景”）
• 应届生：用3个以上商用项目（阶段3/4/6产出）替代校园项目，提升竞争力

三、阶段学习规划表（参考）

阶段	建议学习时长	核心产出物	对应西南企业技能需求
1	4-6周	图像预处理报告、mysql数据处理脚本	算法岗基础工具能力
2	3-4周	CNN模型训练日志、Docker封装文档	基础算法与工程部署能力
3	5-6周	商用CV项目（如轨道缺陷检测）	产业级CV项目落地能力
4	2-3周	企业级项目方案（医疗/工业）	业务对接与方案编写能力
5	2-3周	千万级数据处理脚本	工业级数据处理能力
6	4-5周	大模型微调项目（西南场景）	大模型应用与落地能力
7	2-3周	优化简历、面试题准备清单	就业竞争力（简历+面试）

四、常见问题解答（FAQ）

1. 零基础（理工科）能学吗？

答：可以，阶段1专门补工具和数学基础，从“能上手”开始，避免理论堆砌。

2. 学完能对接哪些西南企业？

答：重点对接成都地铁、中建环能、四川极度电控、华西医疗AI团队等本土龙头企业，课程数据与项目均来自这些企业场景。

3. 每个阶段有学习支持吗？

答：提供讲师1对1答疑（如代码报错、项目思路）、学员社群（共享西南产业数据、内推信息），避免“自学卡壳”。

五、如何学习AI大模型？

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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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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