LLM大模型初学者（零基础学习LLM、大模型从零入门、免费分享书籍、视频、资料、社区推荐

本文主要针对零基础想学习大模型的同行者。这篇文章由@黑羽 根据互联网资料各种收集整理而成，感谢互联网，感谢各位的分享。鸣谢！本套大模型教程会不断进行更新。

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

第一您不需要具备任何算法和数学的基础 第二不要求准备高配置的电脑 第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的
核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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1. Python官方文档点击打开链接英语不好的，暂时就先别看了，以后一定一定要加强英语学习哦;)。
2. 推荐《如何像计算机科学家一样思考》，对应中文版本《Python学习笔记--皮大庆》，非常适合零基础入门。
3. 推荐【《Python编程实践》】（http://book.douban.com/subject/7059900/）
4. 推荐《简明Python教程》
5. 推荐《笨方法学Python（Learn Python The Hard Way）》

1. 推荐《Python基础教程》
2. Python推荐入门教程-廖雪峰作者
3. 教程 - 10分钟学会Python

1. 请求推荐阅读源码
2. 《Python进阶》（中级Python中文版）

1. 大模型书籍01：Llama大模型实践指南
2. 大模型书籍02：大规模语言模型：从理论到实践（第2版）
3. 大模型书籍03： 从零开始构建大模型
4. 大模型书单： 一条线速通大模型

吴恩达大模型公开课，该课程针对基础稍好人群吴恩达AndrewNg

李宏毅大模型公开课，该课程针对零基础者生成式AI教程

清华大模型公开课，从入门到实战刘知远团队大模型公开课全网首发

斯坦福大学公开课，2025年春从零开始的语言模型|CS336

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没有 Python，就没有 AI。道理就这么简单。

在你考虑任何机器学习模型之前，必须先熟练掌握 Python 及其核心数据处理库。这些工具是你日常清洗数据、构建模型、可视化结果的必备利器。

跳过这一步，就等于自寻失败。

Python 入门 — 语法、函数、循环和面向对象编程 https://cs50.harvard.edu/python/2022

Python 进阶 — 人工智能相关的 Python 高级概念 https://www.edx.org/learn/artificial-intelligence/harvard-university-cs50-s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python

scikit-learn — 实现机器学习算法 https://scikit-learn.org/1.4/tutorial/index.html

NumPy — 数值计算与数组操作 https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html

Matplotlib 与 Seaborn — 数据可视化 https://matplotlib.org/stable/tutorials/index.html

Pandas — 数据处理与分析 https://www.w3schools.com/python/pandas/default.asp

哈佛大学 CS50 Python 课程— 适合初学者入门 https://cs50.harvard.edu/python/

蟒蛇书《Python编程：从入门到实践（第3版）》— 适合初学者入门

《Python数据科学手册（第2版）》— 专注于 AI / 机器学习应用场景 https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook)

建议学习周期：3–4 周

大多数初学者都会跳过这一步。这是个致命错误。

没有线性代数、概率统计和微积分的基础，你根本无法真正理解模型背后的原理，只能机械地复制教程，无法自主调整、调试或信任自己的工作。

关键知识点：

线性代数 — 矩阵、特征值、向量空间 https://www.edx.org/learn/linear-algebra/the-university-of-texas-at-austin-linear-algebra-foundations-to-frontiers

概率与统计 — 贝叶斯思维、概率分布、假设检验 https://www.edx.org/learn/probability/harvard-university-introduction-to-probability

微积分 — 导数、积分、梯度、优化方法 https://www.khanacademy.org/math/multivariable-calculus

推荐资源/图书：

线性代数的本质（3Blue1Brown） — 最佳视觉化讲解 https://www.youtube.com/watch?v=fNk_zzaMoSs

可汗学院 — 多元微积分 — 梯度与优化 https://www.khanacademy.org/math/multivariable-calculusMIT

概率论导论 — 涵盖概率论核心知识 https://ocw.mit.edu/courses/res-6-012-introduction-to-probability-spring-2018/

《程序员数学：用Python学透线性代数和微积分》— 通过 Python 代码和 300 多个练习，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识

**《程序员的数学》全套：**线性代数、概率统计、图论等

建议学习周期：4–6 周

这一步很难。但正是这一阶段，让你从初学者蜕变为真正的 AI / 机器学习工程师。一旦掌握了基础知识，你就能像真正的工程师一样思考——快速发现问题、迅速修复模型，并建立起解决实际问题所需的直觉。千万不要跳过这一步。

关键知识点：监督学习与无监督学习 https://medium.com/@kodeinkgp/supervised-learning-a-comprehensive-guide-7032b34d5097

强化学习 https://spinningup.openai.com/en/latest/user/introduction.html#what-this-is

深度学习 https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial-deep-learning-tutorial

谷歌机器学习速成课程 — 快速入门机器学习 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

百页机器学习手册 — 简明实用的机器学习精华 http://ema.cri-info.cm/wp-content/uploads/2019/07/2019BurkovTheHundred-pageMachineLearning.pdfAI /

机器学习优秀资源合集 — 免费优质资源精选 https://github.com/armankhondker/awesome-ai-ml-resources?tab=readme-ov-file

吴恩达机器学习课程 — 公认的机器学习入门经典 https://www.coursera.org/learn/machine-learning

《Python深度学习（第2版）》- Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，用Python代码帮你直观理解深度学习核心思想

鱼书《深度学习入门》 - 深度学习真正意义上的入门书

《深度强化学习》- 面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系

建议学习周期：6–8 周

光懂理论，难以就业；项目实战，才是关键。尝试构建真正的 AI /机器学习应用，哪怕规模很小，也要解决实际问题。别再沉迷无休止的教程。真正的学习来自于动手实践、犯错和一路摸索。

Scikit-Learn、Keras 与 TensorFlow 实战机器学习 — 机器学习实操指南 https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/

面向程序员的深度学习实践课程 — 深度学习实战课程 https://course.fast.ai/

结构化机器学习项目 — 学习如何组织和部署模型 https://www.coursera.org/learn/machine-learning-projects

亲手构建 GPT 模型 — 搭建小规模的类 GPT 模型 https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY&t=1331s

《从零构建大模型》- 只需 Python 基础，手把手教你从零实现类 ChatGPT 模型建议学习周期：持续进行第五步：掌握机器学习运维（MLOps）训练模型只是起点。机器学习运维（MLOps）教你如何在真实环境中大规模部署、监控和维护模型。掌握这些技能，才能从业余爱好者蜕变为专业人士，真正获得企业青睐。

机器学习运维入门 — MLOps基础知识 https://ml-ops.org/

全栈深度学习 — 完整的机器学习部署流程 https://fullstackdeeplearning.com/course/2022/

机器学习软件的三个层次 — 生产环境机器学习最佳实践 https://ml-ops.org/content/three-levels-of-ml-software

建议学习周期：3–4 周

选择一个方向——自然语言处理、Transformer 模型、计算机视觉等——深入钻研，成为领域专家。专业化能让你从“还不错的候选人”变成“非你不可的人才”。

计算机视觉 — 基于图像的人工智能 https://www.kaggle.com/learn/computer-vision

深度学习进阶 — 高级神经网络技术 https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLSVEhWrZWDHQTBmWZufjxpw3s8sveJtnJ&index=1

自然语言处理 — 基于文本的人工智能 https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1

Transformer 模型 — ChatGPT 背后的核心架构 https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1

强化学习 — 基于决策的人工智能 https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction

《图解大模型：生成式AI原理与实战》—— 300 幅全彩插图，掌握大模型原理、应用开发、优化

建议学习周期：持续进行

人工智能领域日新月异，稍一松懈便会落伍。想要保持竞争力，就必须紧跟前沿研究，关注引领行业发展的专家学者。如此才能确保技能常新、竞争力长存。

核心内容：ArXiv 论文库— 获取最新 AI 研究成果的最佳平台 https://arxiv.org

OpenAI 精选深度强化学习论文— OpenAI 整理的必读论文集锦 https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html

值得关注的专家学者：

Paul Iusztin -- https://www.linkedin.com/in/pauliusztinPaolo

Perrone -- https://www.linkedin.com/in/paoloperroneMaxime

Labonne -- https://www.linkedin.com/in/maxime-labonneAurimas

Griciunas -- https://www.linkedin.com/in/aurimas-griciunasDamien

Benveniste -- https://www.linkedin.com/in/damienbenvenisteSebastian

Ratschka -- https://www.linkedin.com/in/sebastianraschka

Maryam Miradi 博士 -- https://www.linkedin.com/in/maryammiradi

建议学习周期：持续进行

面试准备绝非可有可无。你需要能够清晰解释模型原理、现场排查问题，并从零开始设计 AI/机器学习系统。如果面试时无法展示这些能力，结果往往是“回去等通知”。面试没有捷径，唯有充分准备，方能脱颖而出。

核心内容/推荐资源及图书：

机器学习面试入门— 常见机器学习面试问题 https://huyenchip.com/ml-interviews-book/

机器学习系统设计— AI 系统设计方法论 https://www.oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/

《大模型技术30讲》- 一问一答，探讨 AI /机器学习领域中最重要的 30 个问题《百面大模型》- 覆盖 95% 大模型面试高频考点

建议学习周期：4–6 周

我花了多年时间摸索，才拨开迷雾，看清 AI / 机器学习领域真正重要的东西。你无需再浪费时间摸索。只要沿着这份路线图前进，你就能从零基础的新手迅速成长为具备就业能力的人工智能与机器学习工程师，速度更快、方法更聪明、技能更扎实，远胜于那些独自摸索的人。

这里没有废话，也没有捷径，只有企业真正愿意买单的实用技能。踏实努力，持之以恒，你终将从容应对未来的一切挑战。成功之巅，我们不见不散。