本计划为90天系统学习路线，助你从零基础成长为全栈LLM工程师。内容涵盖神经网络原理、Transformer架构、提示工程、RAG系统、模型微调等，通过三个阶段的理论结合实践，最终完成综合性Agent项目。适合对AI感兴趣的小白和程序员，注重动手能力和每日复盘，提供清晰可执行的进阶路径。
这套90天的学习计划旨在帮助你从零基础成长为一名全栈LLM（大型语言模型）工程师。我们将从最底层的神经网络原理开始，逐步深入到Transformer架构、提示工程、RAG系统、模型微调，最终通过一个综合性的Agent项目来巩固所有知识。
整个旅程分为三个阶段，每个阶段都将理论学习与动手实践紧密结合，确保你不仅理解原理，更能亲手构建和应用。
第一阶段：从零到神经网络英雄 (第1-30天)
这一阶段是你的基础，我们将通过亲手编写代码，从最底层的数学原理开始构建神经网络。
第1-5天：从神经元到反向传播
- 学习内容： Karpathy - “The spelled-out intro to neural networks and backpropagation: building micrograd”。
- 第1天： 观看视频前20分钟，理解神经元与前向传播实现。
- 第2天： 理解损失函数和梯度计算，并实现梯度回传。
- 第3天： 理解反向传播链式法则，并用代码实现。
- 第4天： 扩展到小型网络，实现完整前向和反向传播。
- 第5天： 独立重写代码，确保能完整实现微型网络。
第6-10天：构建多层感知机 (MLP)
- 学习内容： Karpathy - “Let’s build GPT: from scratch” 前置部分。
- 第6-7天： 使用 PyTorch 从头构建 MLP，理解
torch.nn.Module。 - 第8天： 实现批量归一化 (Batch Norm) 并理解其作用。
- 第9天： 用MLP解决 MNIST 手写数字分类问题。
- 第10天： 复盘总结，比较手写网络与PyTorch MLP的差异。
第11-20天：可视化理解与卷积神经网络
- 学习内容： 3Blue1Brown《神经网络的本质》系列 + 《动手学深度学习》(d2l.ai) CNN章节。
- 第11-15天： 观看3Blue1Brown系列视频，每天理解卷积和池化操作，并画示意图。
- 第16-20天： 实践CNN章节代码，实现 LeNet 或 AlexNet，理解每层功能。
第21-30天：循环神经网络 (RNN) 与序列数据
- 学习内容： 《动手学深度学习》RNN章节。
- 第21-25天： 学习 RNN、LSTM、GRU 结构与原理，理解序列数据处理方式。
- 第26-30天： 使用 PyTorch 构建 LSTM/GRU 模型处理文本情感分析或序列预测任务。
第二阶段：从零到Transformer英雄 (第31-60天)
第31-45天：亲手构建GPT
- 学习内容： Karpathy - “Let’s build GPT: from scratch”。
- 第31-35天： 实现 Bigram Model，理解自回归模型概念。
- 第36-40天： 理解自注意力机制，实现多头注意力及 QKV 概念。
- 第41-45天： 完整实现 Transformer Block，并堆叠多个Block形成 NanoGPT。
第46-50天：Prompt Engineering 基础
- 第46天： Zero-Shot 与 Few-Shot Prompting 理论 + 实践情感分析任务。参考：OpenAI Cookbook, IBM Prompt Engineering。
- 第47天： Chain-of-Thought (CoT) 理论 + 多步推理问题实践。参考：Hugging Face CoT教程。
- 第48-50天： 构建小型项目（如美食评论分析器），应用不同Prompt策略并记录结果。
第51-55天：ReAct Agent 入门
- 第51-52天： 理论 ReAct 框架 + 构建简单Agent调用工具。参考：LangChain, Hugging Face Agent示例。
- 第53-55天： 将Prompting与Agent结合，生成完整小型Agent项目，记录行为日志。
第56-60天：RAG 系统实战
- 第56天： 理论 RAG 流程（文档加载 -> Chunking -> Embedding -> 检索 -> 生成）。参考：Hugging Face Blog, Mr. Bourque GitHub。
- 第57-58天： 文档拆分、Embedding、向量数据库存储（FAISS/Milvus）。
- 第59天： 构建端到端RAG系统，将检索内容传入LLM生成答案。
- 第60天： 优化与复盘，不同分割策略和Embedding模型对结果的影响。
第三阶段：LLM微调与Agent综合项目 (第61-90天)
第61-70天：LLM 微调基础与LoRA
- 第61-65天： 理论 LoRA 与 PEFT 方法，实践 Colab LoRA微调。参考：Unsloth文档, Hugging Face PEFT。
- 第66-70天： 准备小型数据集，加载开源模型（如Llama3），运行微调训练循环。
第71-75天：微调优化与评估
- 理论：评估指标（Perplexity, BLEU, Accuracy）
- 实践：尝试不同学习率、LoRA参数和微调策略
- 输出：微调报告与优化策略总结
- 参考资料：Hugging Face 文档, PEFT 示例Notebook
第76-85天：Agent 构建基础
- 第76-80天： 理论 ReAct 框架 + 实践构建基础Agent（调用搜索工具）。参考：LangChain, Codecademy Agentic AI。
- 第81-85天： 理论 LangGraph 状态机概念 + 实践复杂Agent工作流编排。
第86-90天：Agent 毕业项目
- 第86-88天： 综合Prompting、RAG、微调模型，设计Agent处理研究主题任务。
- 第89天： 复盘与优化Agent决策流程和生成质量。
- 第90天： 总结报告，整合90天学习成果，包括微调模型、RAG系统、Agent项目，形成可运行的最终项目展示。
该指南以实践为主导，理论紧随其后，强调每天动手和复盘的重要性。希望能为学习LLM提供一个清晰可执行的路径。
最后
2026年技术圈的分化愈发明显：降薪裁员潮持续蔓延，传统开发、测试等岗位大批缩水，不少从业者陷入职业焦虑；与之形成鲜明对比的是，AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招，薪资逆势飙升150%，大厂更是直接开出70-100W年薪，疯抢具备实战能力的大模型人才，甚至放宽年龄限制，只求能快速落地技术、创造价值！
很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域，绝非盲目跟风，而是实实在在看到了不可替代的价值优势，这也是2026年最值得抓住的职业风口：
1、窗口期红利，入门门槛友好：不同于成熟赛道的“内卷式招聘”，2026年大模型人才缺口巨大，简历只要达标（掌握基础AI应用+具备简单项目经验），年龄、学历均非硬性要求，小白可快速入门，转行程序员也能无缝衔接；
2、技术可复用，上手速度翻倍：如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础，在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势，无需从零开始，复用原有技术能力就能快速进阶；
3、懂业务更吃香，竞争力翻倍：单纯懂技术已不够，2026年大厂更看重“技术+业务”的复合型人才，有垂直领域（金融、医疗、工业等）经验者，能精准定位模型落地痛点，薪资比纯技术岗高出30%以上；
更重要的是，即便没有转型需求，用AI大模型工具为工作赋能、提升效率，也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效，未来很可能被行业淘汰！
那么2026年，小白/程序员该如何高效学习大模型？
很多人想入门大模型，却陷入两大困境：要么到处搜集零散资料，不成体系，越学越懵；要么被收费高昂的课程割韭菜，花了钱却学不到实战技能，白白浪费时间走弯路。
今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包，覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程，所有资料均已整理归档，无需拼凑，直接领取就能上手学习，小白可照做，程序员可进阶！
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1、大模型系统化学习路线
这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律，由行业专家精心设计，从零基础到精通，每一步都有明确指引，帮你节省80%的无效学习时间，少走弯路、高效进阶，避免踩坑。
2、从0到进阶大模型学习视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
3、大模型学习书籍&电子文档
涵盖2026年最新技术要点，包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容
4、AI大模型最新行业报告
报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容，还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等，帮你站在行业前沿，把握技术风口。
5、大模型项目实战&配套源码
项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向，还有视频配套代码，手把手教你从0到1完成项目开发，既能练手提升技术，又能丰富简历，为求职和职业发展加分。
6、2026大模型大厂面试真题
2026年大模型面试已全面升级，不再单纯考察基础原理，而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察，很多程序员和新手因为缺乏针对性准备，明明技术不错，却在面试中失利。
适用人群
四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…
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7、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
