在这个大模型风起云涌的时代，技术的边界被不断拓宽，AI的力量正以前所未有的方式重塑我们的世界。如果你渴望站在技术的浪尖，深入了解增强现实（AR）、机器学习（ML）与强化学习（RL）的奥秘，那么这份精心挑选的书单将是你不可多得的导航指南，为你提供从理论到实践的全方位指导。
01
《认识AI》
《认识AI：人工智能如何赋能商业》
（原书第2版）
作者：[美]道格·罗斯(Doug Rose)
译者：刘强
**推荐理由：**抢占AIGC时代红利！你不可不读的AI趣味概述，海量漫画帮你轻松发掘ChatGPT带来的的商机
02
《增强现实：原理与实践》
《增强现实：原理与实践》
作者：迪特尔·施马尔斯蒂格 托比亚斯·霍勒尔
译者：刘越
**推荐理由：**带你了解增强现实的基础理论、核心技术、系统架构以及激动人心的应用和未来
03
《基于Tensorflow的深度学习》
《基于Tensorflow的深度学习》
神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践
作者：[美]马格努斯·埃克曼(Magnus Ekman)
译者：周翊民
**推荐理由：**一本书讲透基于Tensorflow的深度学习，利用深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等构建先进的架构
04
《机器学习Python版》
《机器学习Python版》
作者：[美]马克·E. 芬纳（Mark E. Fenner）
译者：江红 余青松 余靖
**推荐理由：**初学者入门指南，使用Python语言以及scikit-learn库，掌握开发机器学习系统所需的流程、模式和策略
05
《深度强化学习》
《深度强化学习：基于Python的理论及实践》
作者：劳拉·格雷泽 龚辉伦
译者：许静 过辰楷 金骁 刘磊 朱静雯
**推荐理由：**无门槛学习ChatGPT核心技术-深度强化学习算法的理论、语言和实现。谷歌首席科学家推荐，深度强化学习软件库开发者力作
06
《机器学习开发实战》
《机器学习开发实战》
作者：迪诺·埃斯波西托 弗朗西斯科·埃斯波西托
译者：杨延华 邓成
**推荐理由：**机器学习入门书籍，面向需要提升数据科学技能的开发人员和需要提升编程技能的数据科学家，涵盖了从机器学习基础概念到完整解决方案的各个方面。
07
《人工智能开发实践》
《人工智能开发实践：云端机器学习导论》
作者：[美]挪亚·吉夫特(Noah Gift)
译者：袁志勇
**推荐理由：**AI与云产品的完美结合，真正让AI项目落地的实用指南
08
《机器人学导论》
《机器人学导论》
（原书第4版）
作者：[美]约翰 J. 克雷格（John J. Craig）
译者：贠超 王伟
**推荐理由：**斯坦福大学机器人专业经典教材第4版，北航、北邮、上交大、南开等国内外高校机器人相关专业推荐使用教材。
09
《数据挖掘导论》
《数据挖掘导论》
（原书第2版）
作者：陈封能 迈克尔·斯坦巴赫 等
译者：段磊 张天庆 等
**推荐理由：**陈封能领衔编写的数据挖掘经典畅销书新版，斯坦福大学、密歇根州立大学等知名高校的数据挖掘课程教材。从基础概念和算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术
如何学习AI大模型？
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。
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。
👉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
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