从入门-案例实战-多领域应用-面试指导-推荐就业，一站式闭环服务 先人一步抓住大语言模型风口，轻松突破高薪、快速实现职业跃迁 download://kuxueit.cn/9256/ 深度学习基础：

学习深度学习的基本概念，包括神经网络结构、反向传播算法等。

掌握常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

自然语言处理(NLP)：

深入了解自然语言处理领域的基础知识，如词嵌入、语言模型等。

学习常见的NLP任务和算法，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。

大型语言模型：

研究大型语言模型的原理和架构，如GPT系列模型、BERT等。

学习大型语言模型的训练技巧和调优策略，包括微调、迁移学习等。

算法工程实践：

参与实际的算法工程项目，如文本生成、机器翻译等。

学习工程化的实践技巧，包括代码规范、版本控制、持续集成等。

模型调优与优化： 掌握模型调优和优化的方法，包括参数调整、模型压缩等技术。学习模型部署和性能优化的技巧，如模型量化、加速等。

持续学习与跟进：

关注最新的研究成果和技术进展，及时学习和掌握新的算法和方法。

参与学术会议、研讨会等活动，与同行交流和分享经验。