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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