在知乎上，"如何系统的入门大模型？"这一话题引爆了超过50万读者的热烈讨论。作为程序员，我们应当是最先了解大模型的人，也是率先成为了解大模型应用开发的人,到底如何入门大模型的应用开发？

人邮君精心整理了一份2024年畅销的大模型书单。 以大模型学习、人工智能基础为主题的书单，一起来学习吧！

大模型入门

01 《GPT图解 大模型是怎样构建的》

——内容简介——

从0到1掌握大模型时代的核心竞争力！

本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。

02 《大模型应用开发 动手做 AI Agent》

——内容简介——

先人一步，抢占AI风口！

人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。

03 《ChatGPT原理与应用开发》

——内容简介——

一本教你基于大语言进行商业应用开发的书！

模型本书主要介绍基于ChatGPT 开发算法相关的应用或服务，侧重于介绍与自然语言处理相关的常见任务和应用，以及如何使用类似ChatGPT 的大语言模型服务来实现以前只有算法工程师才能完成的工作。

04 《AIGC自动化编程：基于ChatGPT和GitHub Copilot》

——内容简介——

编程未来已来，AI自动化编程让你事半功倍，助力你提升编程效率。

本书为读者提供了一次深入探索人工智能和自动化编程的奇妙之旅。全书从AI（Artificial Intelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐渐深入到如何使用具有代表性的AIGC工具—ChatGPT、GitHub Copilot和Claude2等进行自动化编程。此外，本书还详细介绍了其他多种AI代码生成解决方案。针对桌面应用、Web应用、游戏、办公自动化等场景，本书还提供了丰富的实例。

05 《生成式AI入门与AWS实战》

——内容简介——

美亚4.6星，你的第一本大模型入门实战书！ 本书是专注于如何在AWS上开发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用开发者等提供深入了解和应用生成式AI的策略与方法。

本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上开发AI应用程序的软件开发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者阅读。

人工智能基础

01 《动手学深度学习（PyTorch版）》

——内容简介——

《动手学深度学习》全新PyTorch版本，李沐和亚马逊科学家阿斯顿·张等大咖作者强强联合之作，机器学习、深度学习领域重磅教程，交互式实战环境，配套资源丰富！

——内容简介——

深度学习领域奠基性经典畅销书，数据科学家和机器学习从业者必读，长期位居美亚AI和机器学习类图书榜首，图灵奖获奖作品，全彩印刷。

本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。

03 《人工智能：现代方法（第4版）（上下册）》

——内容简介——

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。

本书可作为高等院校人工智能相关专业本科生、研究生教材，也是相关领域专业人员的一本参考书。

04 《机器学习公式详解 第2版》

——内容简介——

本书从本科数学基础的视角进行讲解，帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生、研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

05 《动手学强化学习》

——内容简介——

本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。

本书从强化学习基础、强化学习进阶、强化学习前沿三方面进行了深入阐述。同时，本书还提供了配套的线上代码实践平台，展示源码的编写和运行过程，能让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。本书理论与实践并重，是高校学生、教师，以及相关行业的开发和研究人员的理论、实践用书。

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉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

👉获取方式：
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