书籍：《深度学习》（花书）第1-3章、《Python编程：从入门到实践》。
1. 核心算法： - 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林。
2. 实战工具： - Scikit-learn库：数据预处理、模型训练与评估。
1. 神经网络基础： -前馈网络、反向传播、激活函数（ReLU、Sigmoid）。
1. 大模型基础： Scaling Laws：模型规模与性能的关系（参数量、数据量、计算量）。
1. 应用开发： - 文本生成：对话系统（Chatbot）、代码生成（Codex）。
持续学习：大模型技术迭代极快，需定期跟进最新进展（如AI Weekly、The Batch）。 通过系统性学习与实践，逐步从入门者成长为能够独立设计、训练和部署大模型的专家。Pg电子平台Pg电子平台