别再盲目刷教程!这份大模型学习书单,从编程到应用,助你系统掌握AI技术,告别入门困境,真正做出成果。
原文标题:我真的花了很久,才理清大模型到底该怎么学!
原文作者:图灵编辑部
冷月清谈:
怜星夜思:
2、文章中提到的“从零构建大模型”,对于没有太多经验的人来说,是不是太难了?有没有更平滑的学习曲线?
3、大模型技术发展迅速,今天学的可能明天就过时了。投资这么多时间学习大模型,到底值不值得?
原文内容
说句实在的,很多人以为学大模型就是搞点提示词、调个 API,就能搞定一切。
但真想“弄懂它”,甚至“做出点东西”来,不啃几本靠谱的书,真的不行。
我一开始也是刷了一堆教程,收藏了几十个 AI 工具帖,但一到自己动手就抓瞎。直到我静下心认真啃完这些书,才发现——原来很多问题,书里早就帮你解答了。
这几本书是小图一路上踩坑总结的「大模型学习黄金书单」,从编程入门,到深度学习基础,再到 LLM 原理、落地应用,完整一条线,不忽悠、不烧香,适合想认真搞事的朋友!
#1
编程语言基础
Programming Language
📌 为什么推荐它?
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真·零基础:没有废话,从基础语法讲起,顺着学非常顺畅
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实用项目:教你做小游戏、数据可视化、简单网页,入门友好还带成就感
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附赠资源超丰富:代码 + 视频 + PPT + 速查手册,一本顶好几本
💬 适合人群:刚入门编程/转行/准备进阶 AI 的基础补课选手
袁国忠 | 译
#2
深度学习知识
Deep Learning Knowledge
被称为“鱼书”,是很多人从“听说深度学习”到“我能自己写个神经网络”的第一本书。
📌 它的厉害之处在于:
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内容通俗不烧脑:作者是个讲课极清楚的人,逻辑特别顺
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不靠太多框架:一步步带你手写出基础神经网络
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从数学推导到实战实现,全链路打通
💬 看完之后你就知道,深度学习不是“神秘黑箱”,而是可以拆解、理解、控制的东西。
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
斋藤康毅 | 著
深度学习“鱼书”,畅销 10 万册,相比 AI 圣经“花书”,本书更合适入门。本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术,书中使用 Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。
#3
大模型基础知识
Basic Knowledge of LLM
这两本书我建议配套看!
✅ 《大模型技术30讲》:由 GitHub 爆火项目作者塞巴斯蒂安·拉施卡创作,采用 Q&A 形式,把最重要的大模型知识点都拆解了。每一讲都讲得很实,有图、有公式、有代码,还有练习题检验学习成果。
✅ 《从零构建大模型》:这本更像是“操作手册”,教你怎么从头构建一个大模型,从数据预处理、预训练、微调、部署全流程都讲。还融入了 DeepSeek 等当下热门模型的实战经验,超级新、超级实用!
💬 如果你不是只想用大模型,而是想做点自己的东西(副业/创业/项目),那这两本必须啃下来。
叶文滔 | 译
GitHub 项目 LLMs-from-scratch(star数43k)作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造,全书采用独特的一问一答式风格,探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题,旨在帮助读者了解最新的技术进展。
覃立波,冯骁骋,刘乾 | 译
即将上市,敬请期待!
#4
大模型开发及应用
Get Started with LLM Applications
✅ 《一本书玩转 DeepSeek》:作者是 AI 圈非常活跃的“花生”老师,书里全是能落地的案例,涵盖副业、办公、数据分析、企业级场景等 13 大模块,90 个实用场景,说白了就是“大模型能干啥”,看完心里贼有底。
《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT(第2版)》
奥利维耶·卡埃朗,[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著
深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版,作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。
升级版在旧版的基础上进行了全面更新,融入了大模型应用开发的最新进展,比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例,书中还提供了大量简单易学的示例,帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。
陈云飞(@花生)|著
超牛的 DeepSeek 应用书,作者是 AI 大佬花生,全书涉及 13 大场景,90 个实用案例,7 大技巧,4 大王炸组合,内容涵盖高效办公、副业变现、数据分析、企业级 DeepSeek 使用方案等等。带你轻松掌握 DeepSeek 核心技巧。
学会用 AI 是一回事,能真正理解、掌握、驾驭 AI,是另一回事。
今天推荐的这些书,不是为了让大家“屯书”,而是它们真的能让你走得更远。
甚至不用全都立刻看完,但你至少得知道,这条路上你有这些“可靠的参考系”。
码住、慢慢啃,你一定能走出自己的 AI 路。
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