大模型、Agent 和生成式 AI。

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机器学习:从数学直觉到预测项目适合会用 Python、了解高中数学并愿意补线性代数的人。按每天约 1 小时安排 12–18 周,完成基础数学、经典算法和一个用户流失案例,不涉及大模型训练。
Python 转 AI:做一个有依据的知识库问答适合掌握 Python 和 HTTP 基础的开发者。按每天约 1 小时安排 8–12 周,从模型调用到文档检索与知识库实战。使用非敏感练习文档,模型服务按自己的预算选择。
AI Agent:从任务拆解到工具协作适合已有一种编程语言基础、理解模型调用的人。按每天约 1 小时安排 8–12 周,先判断任务是否需要 Agent,再练工具调用与工作流;最后阶段需要 Node.js/TypeScript 基础。
Java 转 AI:为现有应用加入智能能力适合已有 Java、Spring Boot 和数据库经验的开发者。按每天约 1 小时安排 8–12 周,用 Java 技术栈完成模型调用、RAG 和工具集成;两套框架先择一实现,再做对照。
AI 办公:从提问到完成一份汇报适合不写代码、希望把 AI 用于工作的上班族。按每天约 1 小时,用 4–6 周练习提问、写作、PPT 和工作场景整合,最后交付一套可复用的汇报流程。
1 成员
机器学习:从数学直觉到预测项目适合会用 Python、了解高中数学并愿意补线性代数的人。按每天约 1 小时安排 12–18 周,完成基础数学、经典算法和一个用户流失案例,不涉及大模型训练。0 人在学
Python 转 AI:做一个有依据的知识库问答适合掌握 Python 和 HTTP 基础的开发者。按每天约 1 小时安排 8–12 周,从模型调用到文档检索与知识库实战。使用非敏感练习文档,模型服务按自己的预算选择。0 人在学
AI Agent:从任务拆解到工具协作适合已有一种编程语言基础、理解模型调用的人。按每天约 1 小时安排 8–12 周,先判断任务是否需要 Agent,再练工具调用与工作流;最后阶段需要 Node.js/TypeScript 基础。0 人在学
Java 转 AI:为现有应用加入智能能力适合已有 Java、Spring Boot 和数据库经验的开发者。按每天约 1 小时安排 8–12 周,用 Java 技术栈完成模型调用、RAG 和工具集成;两套框架先择一实现,再做对照。0 人在学
AI 办公:从提问到完成一份汇报适合不写代码、希望把 AI 用于工作的上班族。按每天约 1 小时,用 4–6 周练习提问、写作、PPT 和工作场景整合,最后交付一套可复用的汇报流程。0 人在学
1 成员