学习路线

这里不再提供大量彼此重叠的路线，而是围绕两个最明确的目标组织学习：建立完整的 AI 工程能力，或集中备战 AI 岗位面试。

两条核心路线

从原理到 AI 工程

适合希望系统理解机器学习、Transformer 和大模型，并继续掌握 RAG、Agent、评估与部署的学习者。建议周期 16～24 周，最终完成一个可评估、可维护的 AI 应用系统。

AI 面试备战

适合准备 AI 应用、大模型、RAG、Agent 或算法相关岗位的学习者。建议周期 8～12 周，重点训练基础原理、场景题、项目深挖、系统设计和表达能力。

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通用学习建议

• 先确定目标：系统学习选择工程路线，短期求职选择面试路线。
• 用输出验证理解：代码、架构图、实验报告和口述回答都比阅读进度更重要。
• 围绕薄弱点迭代：建立错误清单和评估集，不重复浏览已经掌握的内容。
• 允许交叉使用：工程路线也需要面试题检验理解，面试路线也需要项目实践支撑答案。