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对于刚接触大模型的小白或初阶程序员来说，AI领域的一堆概念很容易让人混淆——人工智能、机器学习、深度学习到底啥关系？强化学习和它们有啥区别？AI和现在火的大模型又是什么联系？

这篇文章整理了大模型入门必备的5个核心基础概念，用通俗的语言拆解清楚，再梳理各概念间的关联，搭配图示辅助理解，建议收藏慢慢看，帮你快速搭建AI基础认知框架！

NO.1 先搞懂：AI领域5个基础核心概念

1. 什么是人工智能（AI）？

人工智能的核心目标，就是让机器具备像人类一样的思考、学习和解决实际问题的能力。简单说，就是让机器“变聪明”，能够替代人类完成一些需要智力参与的任务，比如对话交互、图像识别、逻辑推理等。

2. 什么是机器学习（ML）？

机器学习是实现人工智能的核心方法之一，核心逻辑是让机器自主学习数据中的规律，无需人类手动编写复杂规则就能完成任务。

举个小白也能懂的例子：如果想让机器认出“猫”，不用手动告诉它“猫有尖耳朵、长胡子、有毛”这些规则，只需给它投喂海量的猫的图片数据。机器会从这些数据中自主提炼出猫的共同特征，等“学会”之后，再给它一张新的动物图片，它就能准确判断出这是不是猫。

3. 什么是深度学习（DL）？

深度学习是机器学习的一个重要分支，也是当前大模型的核心技术基础。它的核心特点是模拟人类大脑的神经网络结构，能够自动从海量数据中提取复杂特征，无需人工干预特征工程。

目前我们熟知的物体检测（比如手机拍照识物）、语音识别（微信语音转文字）、语言翻译（百度翻译）等功能，背后都离不开深度学习技术的支撑。

4. 什么是强化学习（RL）？

强化学习同样是机器学习的一个分支，但其学习逻辑和传统机器学习不同——它更侧重通过“与环境交互”来学习，根据环境给出的“奖励”或“惩罚”信号调整自身行为，最终目标是获得最大化的累积奖励。

比如AlphaGo下围棋，就是通过不断和棋盘环境交互，每走一步根据输赢结果获得反馈，逐步优化走棋策略，最终战胜人类棋手。

5. 什么是神经网络（NN）？

神经网络是深度学习的核心技术载体，它直接模仿了人类大脑的神经元连接结构和工作原理。整个网络由大量类似“神经元”的“节点”组成，这些节点分层排列，通过层与层之间的信号传递和数值计算来处理复杂数据，是深度学习能够提取复杂特征的关键。

NO.2强化学习和深度学习的区别是什么？

强化学习侧重于通过与环境的交互来学习。

深度学习侧重于通过大量数据来学习。

NO.3AI和深度学习之间的关系是什么？

人工智能：机器=人

机器学习：让机器自己去学习、发现规律

深度学习：模拟人脑神经网络，去自己学习

NO.4AI和大模型的关系是什么？

NO.5圈圈的外面是什么？

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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