当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！
伴随着人才需求增大，AI 大模型新发岗位平均月薪也由 2023 年的 ¥45812 上升至 ¥46452，远超新经济行业平均水平。
最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托谷歌开发者专家彭靖田老师给大家列了两张 AI 大模型技术图谱，学习第一步，咱们先理清楚到底要学什么。
但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。
作为开发者，如何做到真正的入局？
什么才叫真正的入局？
是否懂 AI，是否具备利用大模型去开发应用能力，是否能够对大模型进行调优，将会是决定自己职业前景的重要参数。
为了帮助开发者打破壁垒，快速了解大模型核心技术原理，学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里推荐一下由 LangChain 开发者，谷歌开发者专家彭靖田，专门为开发者量身打造的『从 0 到 1 入门 AI 大模型』
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从基础的 prompt 工程入手，逐步深入到 Agents，其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。
同时课程详细介绍了AI大模型技能图谱知识树，规划属于你自己的大模型学习路线，并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问，集中解答所有疑惑！
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