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wordpress更改主站点,个人网页制作模板下载,做网站自己买服务器,什么网站做热能表好当ChatGPT一键生成可直接复用的代码片段#xff0c;当Copilot实时嵌入开发流程提供智能提示#xff0c;人工智能#xff08;AI#xff09;的技术革命早已跳出概念炒作#xff0c;成为驱动产业升级的核心动能。从智能医疗的影像精准诊断#xff0c;到自动驾驶的实时决策中…当ChatGPT一键生成可直接复用的代码片段当Copilot实时嵌入开发流程提供智能提示人工智能AI的技术革命早已跳出概念炒作成为驱动产业升级的核心动能。从智能医疗的影像精准诊断到自动驾驶的实时决策中枢再到金融行业的智能风控体系AI技术正以月度迭代的速度重构各行业生态催生出全新的生产力范式。对于程序员群体而言这股浪潮既是替代性冲击的挑战更是突破35年龄门槛的黄金机遇——2024年国内AI相关岗位招聘量同比激增74%核心岗位平均薪资较传统开发岗位高出30%为深陷年龄焦虑的程序员打开了职业第二增长曲线。35岁已然成为程序员职业发展路上的一道隐形分水岭。企业对技术岗位的年龄偏好愈发明显部分互联网公司的优化名单中35岁以上从业者占比居高不下求职市场上35岁以下的招聘限制更是屡见不鲜。长期深耕业务代码的程序员不仅面临基础开发岗位被AI工具替代的风险还需承受精力与学习节奏不及年轻从业者的心理压力。但值得关注的是AI领域的核心岗位恰恰极度依赖技术沉淀——程序员多年积累的编程逻辑、工程化经验正是转型AI的核心竞争力。本文聚焦35程序员转型AI的核心痛点从转型优劣势深度拆解、高适配岗位精准推荐、分阶段高效学习路径、系统知识图谱梳理到实战落地避坑指南构建一套可直接复用的转型方案。无论你是后端开发、前端工程师还是运维/架构师都能从中找到适配自己的转型方向与执行方法。一、转型AI35程序员的优劣势深度透视35岁程序员转型AI绝非从零开始的跨界冒险而是技术能力的迁移与升级。清晰认知自身的核心优势与能力短板是精准规划转型路径、避免走弯路的前提。核心优势多年沉淀的隐形资产年轻从业者难超越\1.工程化能力壁垒相较于刚毕业的应届生35程序员普遍具备百万级代码量的实战经验精通Python、Java等主流编程语言其中Python是AI开发的核心工具对数据结构、算法逻辑的理解更为透彻。这种工程化能力可直接迁移到AI模型开发中——比如用软件工程思维优化TensorFlow模型的代码架构用丰富的调试经验快速定位PyTorch训练过程中的Bug这些正是MLOps、机器学习工程师等岗位最核心的能力要求。\2.问题拆解实战经验长期参与业务项目的经历让35程序员养成了从需求拆解到落地交付的完整思维闭环。在AI项目中这种能力会直接转化为数据清洗的效率、模型优化的方向判断——例如面对电商推荐系统的开发需求能快速拆解为用户行为数据采集、特征工程构建、模型选型适配、部署监控运维等关键环节这是仅掌握理论知识的年轻从业者难以企及的。\3.业务场景认知优势35岁左右的程序员往往深度涉足金融、医疗、电商等特定领域的开发熟悉行业核心痛点与业务逻辑。而AI技术落地的核心关键正是技术与业务的深度适配。比如有金融风控系统开发经验的程序员转型AI风控模型开发时能快速理解反欺诈规则与机器学习模型的结合点大幅降低跨领域学习成本。\4.时间管理与自律性相较于年轻从业者35程序员更擅长平衡工作、家庭与学习的关系具备更强的目标导向性。在AI学习过程中这种特质能有效规避贪多求全的误区聚焦核心技能突破避免陷入学了就忘的低效循环。主要劣势需针对性突破的能力瓶颈\1.数学基础断层AI的核心是用数学解决实际问题线性代数的矩阵运算、概率统计的分布模型、微积分的梯度下降原理都是模型开发的基础。但多数程序员长期专注于应用开发数学知识存在不同程度的遗忘这会导致学习深度学习时知其然不知其所以然——比如能调用PyTorch的API完成模型训练却无法解释损失函数下降的数学逻辑后续难以实现模型深度优化。\2.学习精力分散35程序员往往承担家庭与工作的双重压力难以拥有整块的学习时间容易陷入学了就停、停了就忘的循环。而AI技术更新速度极快从Transformer架构到Diffusion模型从大语言模型到多模态技术需要持续跟进前沿动态精力分配成为转型路上的重要挑战。\3.领域知识盲区AI岗位细分度极高如NLP方向需要语言学基础CV方向需要图像处理知识医疗AI方向需要了解医学影像标准。程序员若缺乏特定领域的背景知识在岗位竞争中会处于劣势——例如同样申请医疗AI算法岗有医学影像系统开发经验的程序员仍需额外补充医学术语与影像诊断逻辑等专业知识。\4.年轻群体竞争压力AI领域吸引了大量985高校的硕士、博士及海外留学生他们具备扎实的理论基础且薪资期望相对灵活。35程序员需通过工程经验实战项目形成差异化竞争避免与年轻从业者在理论深度上正面比拼。二、高适配岗位清单35程序员转型优选发挥优势降难度结合35程序员工程经验丰富、目标导向强的能力特质推荐以下5类高适配岗位。这些岗位既能最大化发挥工程经验优势又能降低转型难度且薪资水平均处于行业上游是转型的优选方向。1. 机器学习工程师转型门槛最低的过渡岗-核心职责聚焦业务场景的模型落地涵盖数据预处理、特征工程构建、基础模型训练与优化以及模型部署后的性能调优。与科研型AI算法工程师相比更侧重工程实现而非算法创新贴合35程序员的能力优势。-适配理由核心要求是编程与工程化能力对数学的要求以基础应用为主适合有Python开发经验的程序员快速切入。例如后端程序员可利用自身的API开发经验将训练好的模型封装为RESTful接口供业务系统调用技术迁移成本低。-技能要求熟练掌握PythonNumPy、Pandas数据处理库、Scikit-learn机器学习库具备TensorFlow/PyTorch基础应用能力熟悉线性回归、决策树、SVM等经典算法掌握数据清洗与特征选择核心方法。-竞争特点岗位需求量最大招聘方更看重项目落地能力而非学历背景35程序员的工程经验是核心竞争力年龄敏感度较低。-薪资范围国内初级岗位20K-30K/月中级岗位30K-45K/月高级岗位50K-70K/月一线城市补充提示二线城市薪资约为一线城市的70%-80%但竞争压力相对较小。2. MLOps工程师工程经验的价值放大器-核心职责搭建机器学习流水线实现模型开发、训练、部署、监控的全流程自动化解决模型从实验室到生产环境的落地难题例如用Docker封装模型、用Kubernetes实现弹性扩展、用CI/CD工具实现流程自动化。-适配理由核心能力要求为DevOps技术AI基础后端、运维、架构师背景的程序员可无缝迁移技术栈。例如有Docker容器化、K8s运维经验的工程师只需补充MLflow等MLOps工具的使用方法即可快速转型转型成本最低。-技能要求精通Linux系统、Docker容器技术、Kubernetes集群管理掌握CI/CD工具Jenkins/GitLab CI熟悉至少一种云计算平台AWS/Azure/阿里云了解TensorFlow Serving或TorchServe的模型部署方法。-竞争特点复合型人才缺口极大多数从业者为DevOps转型或AI工程师转型35程序员的系统架构经验与工程落地能力具备独特优势薪资溢价明显。-薪资范围国内25K-50K/月头部企业核心岗位可达60K补充提示该岗位对云平台经验要求较高建议优先学习阿里云/腾讯云的AI部署相关课程提升竞争力。3. 数据科学家业务方向业务经验的转化岗-核心职责基于业务需求开展数据挖掘与分析构建预测模型并输出可落地的业务洞见例如电商平台的用户流失预测、金融机构的信用评分模型构建、企业的客户分层体系搭建。与技术方向数据科学家相比更侧重业务解读而非算法深度。-适配理由35程序员熟悉业务流程能快速定位数据与业务的关联点避免为了分析而分析。例如有电商订单系统开发经验的程序员在做用户购买行为分析时能精准理解订单状态、支付流程等数据背后的业务逻辑输出的分析结果更贴合实际需求。-技能要求熟练掌握PythonPandas、Matplotlib、SQL复杂查询与存储过程具备统计学基础假设检验、回归分析熟悉Tableau或Power BI等可视化工具具备较强的业务需求拆解能力。-竞争特点行业垂直属性极强金融、电商、医疗等领域有相关业务经验的从业者更受青睐年龄敏感度远低于纯技术岗位。-薪资范围国内18K-40K/月金融、医疗等高薪行业可达45K补充提示建议优先选择自己有业务经验的行业切入降低转型后的适应成本。4. AI产品经理技术型技术与业务的桥梁岗-核心职责主导AI产品的需求定义、技术选型与落地推进协调算法、开发、业务团队的协作例如智能客服产品中对话模型的功能规划、性能指标设定自动驾驶产品的功能边界定义。-适配理由程序员具备扎实的技术背景能快速判断AI技术的可行性边界避免提出技术无法实现的无效需求。同时多年的开发经验让其能与算法工程师高效沟通减少需求传递偏差这是纯产品背景从业者难以替代的优势。-技能要求了解AI核心技术机器学习、NLP/CV基础掌握产品设计工具Axure、Figma具备PRD撰写与项目管理能力熟悉敏捷开发流程能精准对接技术与业务需求。-竞争特点技术型AI产品经理极度稀缺纯产品背景从业者难以替代35程序员的行业认知与技术积累是重要加分项年龄对职业发展的影响较小。-薪资范围国内20K-50K/月头部AI企业核心岗位可达70K补充提示可先从原有行业的AI产品切入例如电商行业程序员转型电商智能推荐产品经理降低跨界难度。5. AI算法工程师应用方向技术深耕的进阶岗-核心职责基于开源算法进行二次开发与优化适配特定业务场景例如将BERT模型优化为适用于客服对话的轻量模型将YOLO算法调整为适配工业质检的高精度模型。区别于科研型算法岗不要求原创算法研发更侧重算法落地。-适配理由适合有算法基础或对特定技术领域有热情的程序员35的工程经验能帮助快速解决算法落地中的工程问题如模型推理速度优化、内存占用降低、高并发场景适配等形成差异化优势。-技能要求扎实的Python编程能力精通TensorFlow/PyTorch深度学习框架深入理解CNN、Transformer等核心网络结构熟悉至少一个细分领域NLP/CV/推荐系统的主流算法。-竞争特点对技术深度要求较高但允许通过项目经验弥补理论差距适合愿意持续深耕技术的程序员建议选择一个细分领域深耕避免全面撒网。-薪资范围国内30K-60K/月头部企业核心岗位可达80K补充提示该岗位需要持续学习前沿技术建议关注机器之心、新智元等平台的技术解读降低学习难度。三、分阶段学习路径35程序员高效进阶拒绝无效投入结合35程序员时间碎片化、目标导向强的特点设计基础夯实-技能聚焦-实战突破三阶段学习路径每个阶段明确核心目标、学习内容与可落地的学习方法帮助大家高效利用时间避免无效投入。通用基础阶段1-3个月搭建AI知识框架唤醒旧知识无论选择哪个转型岗位此阶段均需完成数学基础与核心工具能力的铺垫核心目标是唤醒旧知识、掌握AI开发必备工具为后续学习打基础。-数学基础聚焦实用化而非理论化重点复习线性代数矩阵运算、特征值、概率统计正态分布、期望、假设检验、微积分导数、梯度。推荐资源Khan Academy数学课程B站有中文字幕通俗易懂、《深入浅出统计学》侧重应用案例避免纯理论枯燥、3Blue1Brown线性代数可视化视频帮助建立直观认知。学习方法每天30分钟结合AI场景理解——例如用梯度下降的数学逻辑解释模型如何通过迭代优化损失避免死记硬背。-核心工具精通Python数据处理库包括NumPy数组运算、Pandas数据清洗与分析、Matplotlib基础可视化掌握SQL复杂查询能力关联查询、窗口函数、存储过程。推荐资源Python官方文档重点看数据结构部分、LeetCode数据库题目每天1题强化SQL能力、B站Python数据处理实战系列教程实操性强。学习方法用实际数据集练习例如Kaggle的泰坦尼克号数据集完成数据清洗、缺失值处理、特征分析全流程提升实操能力。-AI通识了解机器学习与深度学习的基本概念区分监督学习、无监督学习、强化学习的适用场景掌握AI项目的基本落地流程。推荐资源Coursera安德鲁·吴《机器学习》课程前4周内容打基础必备、李沐《动手学深度学习》前3章入门友好。学习方法做思维导图梳理核心概念如分类问题与回归问题的区别“机器学习与深度学习的关系”帮助系统记忆。岗位聚焦阶段3-6个月针对性突破核心技能学练结合根据选定的转型岗位聚焦该领域的核心技能此阶段核心目标是学练结合每学习一个知识点就完成对应的实践任务避免光看不练。1. 机器学习工程师聚焦技能- 算法学习掌握线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等经典算法的原理与应用场景理解过拟合、欠拟合的解决方法正则化、交叉验证。推荐资源Scikit-learn官方文档算法部分权威且详细、《机器学习实战》动手实现算法加深理解。- 框架应用入门TensorFlow或PyTorch二选一即可推荐PyTorch入门更友好掌握模型构建、训练、评估的基本流程。推荐资源PyTorch官方教程60分钟快速入门、TensorFlow实战案例MNIST手写数字识别。- 实践任务完成Kaggle房价预测项目使用Scikit-learn、用PyTorch实现MNIST数据集分类重点练习特征工程与模型调优形成可展示的项目成果。2. MLOps工程师聚焦技能- 工程工具深入学习Docker容器构建与管理、Kubernetes集群调度、CI/CD工具GitLab CI优先企业应用广泛。推荐资源Docker官方文档、阿里云容器服务教程贴合国内企业场景。- MLOps工具链掌握MLflow实验跟踪与模型管理、TensorFlow Serving模型部署、Prometheus模型监控。推荐资源MLflow官方文档、《MLOps工程实践》实操性强。- 实践任务用Docker封装一个PyTorch模型通过MLflow记录训练参数搭建代码提交-自动训练-模型部署的简易CI/CD流水线熟悉全流程工具使用。3. 数据科学家业务方向聚焦技能- 分析能力掌握数据可视化进阶Seaborn、Tableau、用户画像构建方法、漏斗分析与留存分析模型。推荐资源Tableau官方培训课程、《数据分析实战》业务场景丰富。- 模型应用重点学习回归分析、分类算法在业务中的应用如用户流失预测、销量预测。推荐资源《Python数据科学手册》模型应用部分。- 实践任务用电商用户行为数据Kaggle可下载构建用户画像分析不同画像用户的购买偏好用外卖平台订单数据做销量预测输出包含业务优化建议的分析报告。4. AI产品经理技术型聚焦技能- AI认知了解NLP对话系统、文本分析、CV图像识别、目标检测的技术边界与落地难点避免提出不切实际的需求。推荐资源《AI产品经理实战》、极客时间《AI产品经理入门》体系化强。- 产品能力掌握PRD撰写方法重点是AI产品的功能描述与性能指标定义如对话准确率、响应时间、用户调研与需求分析技巧。推荐资源Axure官方教程、《启示录打造用户喜爱的产品》产品经理经典读物。- 实践任务撰写智能客服产品的PRD明确对话准确率、响应时间等核心指标分析ChatGPT的产品逻辑输出企业级智能助手的功能规划方案形成产品文档。5. AI算法工程师应用方向聚焦技能- 算法深度深入学习CNN图像分类、Transformer文本处理的网络结构理解BERT、YOLO等经典模型的原理与优化方法。推荐资源李沐《动手学深度学习》进阶章节、ArXiv论文解读关注机器之心公众号获取通俗解读。- 模型优化掌握模型量化、剪枝等轻量化技术解决部署中的性能问题。推荐资源TensorRT官方文档、《深度学习模型压缩与加速》。- 实践任务基于BERT实现文本分类如情感分析并通过量化优化模型推理速度用YOLO实现工业零件缺陷检测调整参数提升检测精度形成包含优化过程的项目成果。实战突破阶段6-12个月用项目打造竞争力对接求职需求35程序员的转型核心是用实战证明能力此阶段核心目标是完成2-3个高质量项目形成可展示的作品集GitHub个人博客为求职加分同时积累真实场景的落地经验。-项目选择原则① 贴近目标岗位业务场景如申请金融AI岗选择风控相关项目② 包含完整流程数据获取-模型开发-部署落地体现工程化能力③ 突出工程亮点如高并发场景的模型优化、复杂业务的需求拆解形成差异化优势。-项目来源渠道Kaggle竞赛侧重数据科学方向数据质量高、天池竞赛国内场景丰富贴近企业实际、GitHub开源项目二次开发侧重工程实现如MLOps方向、模拟企业场景如基于公开数据构建智能推荐系统。-作品集打造每个项目需包含详细文档说明项目背景、技术选型理由、核心难点与解决方法、性能指标与优化空间。例如MLOps项目需展示流水线架构图、自动化部署流程、监控指标面板AI产品项目需展示PRD文档、用户调研报告、产品原型。同时将项目代码上传至GitHub撰写技术博客发布在CSDN、知乎等平台提升求职曝光度。-行业资源对接参与AI社区活动如DataFun、AI前线沙龙加入技术交流群尝试对接小型企业的AI落地需求如帮助传统企业搭建简单的客户分类模型积累真实项目经验同时拓展行业人脉。四、AI知识图谱系统梳理学习内容避免盲目学习以下知识图谱按基础层-技术层-应用层划分35程序员可根据目标岗位聚焦对应模块的核心内容避免学习范围过宽导致精力分散。1. 基础层转型的地基必备核心内容知识模块核心内容学习重点推荐资源数学基础线性代数、概率统计、微积分矩阵运算、概率分布、梯度下降实用化为主Khan Academy、《深入浅出统计学》、3Blue1Brown可视化视频编程工具Python、SQL、开发工具NumPy、Pandas、复杂SQL查询Python官方文档、LeetCode数据库题库、B站实操教程AI通识机器学习、深度学习基本概念算法分类、技术边界、落地流程安德鲁·吴《机器学习》、李沐入门课程2. 技术层岗位的核心技能针对性突破岗位方向核心技术模块重点学习内容实践工具机器学习工程师经典算法、模型开发回归、分类算法、特征工程Scikit-learn、TensorFlow/PyTorchMLOps工程师工程工具、流水线搭建Docker、K8s、模型部署与监控MLflow、TensorFlow Serving、Prometheus数据科学家数据分析、可视化、业务建模用户画像、预测模型、业务解读Tableau、Seaborn、PandasAI产品经理AI技术认知、产品设计技术边界、PRD撰写、需求拆解Axure、Figma、ProjectAI算法工程师深度学习、模型优化CNN、Transformer、模型轻量化PyTorch、TensorRT、BERT源码3. 应用层落地的场景载体结合业务选择-金融领域智能风控信用评分、反欺诈、量化交易、智能投顾——核心要求是数据安全性与模型可解释性适合有金融行业开发经验的程序员。-医疗领域医学影像诊断CT/MRI识别、电子病历分析、药物研发辅助——核心要求是模型精度与医学合规性适合有医疗系统开发经验的程序员。-电商领域智能推荐系统、用户画像、销量预测——核心要求是模型实时性与业务转化率适合有电商系统开发经验的程序员。-工业领域设备故障预测、产品质量检测机器视觉、生产流程优化——核心要求是模型稳定性与边缘部署能力适合有工业互联网开发经验的程序员。五、35转型实战建议避开坑点高效突破\1.精准定位拒绝全栈幻想AI领域细分度极高NLP、CV、推荐系统等方向差异极大不要试图同时学习多个方向。建议根据过往业务经验选择细分场景——例如做过支付系统的程序员优先选择金融AI方向做过电商系统的聚焦推荐系统或用户分析方向最大化利用原有业务积累。\2.碎片化时间高效利用将学习内容拆解为15分钟小任务避免追求整块时间容易因加班中断。例如通勤时听AI技术播客如《硬科技创业》《AI前线》午休时看1个PyTorch小案例睡前用思维导图梳理当天学习的核心知识点利用碎片化时间持续推进。\3.用工程思维学AI拒绝死磕理论35程序员无需像应届生那样死磕数学理论可采用问题驱动的学习方式——例如遇到模型收敛慢的问题再回头学习学习率调整的数学原理需要优化模型性能时再深入研究批量归一化的作用。这种方式能快速建立知识与应用的关联提升学习效率。\4.打造差异化竞争力突出复合优势求职时重点突出传统开发AI技术的复合优势例如在简历中强调10年后端开发经验擅长将AI模型快速集成到业务系统降低落地成本面试时主动分享用工程方法解决AI落地问题的案例如通过缓存优化将推荐模型的响应时间从500ms降至50ms让面试官看到你的独特价值。\5.持续跟进前沿但不盲目追新AI技术更新快大语言模型、多模态技术等热点不断。建议每周花1小时浏览AI领域资讯如机器之心、ArXiv每日论文解读重点关注技术在行业中的落地案例而非单纯追逐理论创新。例如关注GPT在客服场景的应用方法而非深入研究Transformer的数学推导避免精力浪费。\6.拓展人脉获取内推机会35程序员通过社招投递简历容易因年龄被HR筛选掉。建议主动加入AI技术社群如GitHub、知乎AI话题群、CSDN AI技术圈关注行业专家如李沐、何恺明的社交账号参与线下技术沙龙通过技术交流获取内推机会绕过简历筛选环节提升求职成功率。\7.求职避坑提示新增优先选择有明确AI落地场景的企业避开纯概念炒作的公司面试时主动询问项目迭代节奏、团队构成避免加入只有1-2个AI工程师缺乏技术支持的小团队薪资谈判时可优先关注项目奖金长期激励平衡基本工资与职业发展空间。六、总结35正是转型AI的黄金期35岁并非职业的天花板而是技术沉淀后的新起点。AI浪潮带来的不是程序员的终结而是程序员的升级——那些重复性的基础开发工作会被AI工具替代但需要技术经验业务复合能力的AI岗位正迫切需求有多年工程沉淀的35从业者。你多年积累的编程基础、工程经验、业务认知都是转型AI的宝贵财富。相较于年轻从业者你更清楚技术落地的痛点更擅长平衡技术与业务的关系这正是AI领域最稀缺的能力。从今天开始选定一个方向从基础工具学起用一个小项目启动实战逐步构建自己的AI知识体系与作品集。转型之路或许充满挑战但只要保持目标导向、持续实践35的你一定能在AI浪潮中开启职业生涯的新篇章。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~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。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到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】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课