对于一位35岁的程序员想要转行到大模型领域,这是一个很好的时机,因为人工智能和大模型技术正在快速发展,并且有着广泛的应用前景。以下是一些具体的步骤和建议,可以帮助您顺利地完成这一转变:
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基础知识学习
数学基础:线性代数、概率论、统计学、微积分等。
编程基础:熟练掌握Python编程语言,因为它是在大模型开发中最常用的编程语言。
机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。
深度学习基础:熟悉神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer等。 -
实践操作
实战项目:通过实现一些简单的项目来加深对理论的理解,例如使用TensorFlow或PyTorch构建一个简单的图像分类器。
开源贡献:参与到开源项目中去,不仅可以提升技能,还能建立起良好的社区声誉。
竞赛平台:参加Kaggle等数据科学竞赛,与其他专业人士竞争和合作。 -
关注行业动态
阅读文献:跟踪最新的研究进展,定期阅读顶级会议(如NeurIPS、ICML、CVPR等)和期刊的文章。
订阅资讯:关注AI领域的大V博主、YouTube频道、播客等。
加入社群:加入专业的在线社区,如GitHub、Stack Overflow、Reddit等。 -
建立专业网络
行业会议:参加行业会议和研讨会,这是建立人脉的好机会。
社交平台:利用LinkedIn等职业社交平台展示你的专业知识和成果。
导师指导:如果可能的话,找一位在这个领域内有丰富经验的人作为导师。 -
职业规划
短期目标:掌握必要的技术和工具,例如学习如何使用流行的深度学习框架。
长期目标:考虑成为一名大模型领域的专家,或是从事与大模型相关的高级研发工作。 -
心态调整
持续学习:AI领域变化快速,保持好奇心和学习动力非常重要。
积极心态:转行过程中可能会遇到挫折,保持积极的态度,勇于面对挑战。 -
找寻机会
内部转岗:看看目前所在的公司是否有相关的机会,有时候内部转岗比外部求职更容易。
创业公司:初创企业往往更愿意接纳有经验但需要转行的专业人才。
自由职业:也可以考虑作为自由职业者接一些项目,这样既可以累积经验,也能增加收入。
最后,记得在转行的过程中保持耐心,转行不是一蹴而就的事情,而是需要一定时间和努力的过程。祝您成功!
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。
1.学习路线图
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。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。
(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)
因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获:👈
• 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。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式:
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