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精选资源库

这里只收录讲师团队亲自使用过、并认为值得推荐的资源。每个分类按「学习顺序」排序:先学什么、再用什么,一目了然。

Roadmap

五阶段学习路线

对应资源库使用顺序建议:每个阶段只专注一件事,按顺序推进,避免边学边迷路。

PHASE 01 · 第 1-4 周

预备:数学直觉 + Python 编程

目标不是「学完高数」,而是建立对梯度、矩阵与概率的直觉;Python 只需掌握 NumPy/Pandas 三件套即可开工。

约 60 小时使用:UCI 数据集 · scikit-learn
PHASE 02 · 第 5-10 周

机器学习基础:模型与评估

掌握线性/逻辑回归、决策树、SVM 与聚类,最重要的是理解过拟合、交叉验证与指标选择的工程直觉。

约 80 小时使用:scikit-learn · Kaggle 数据集
PHASE 03 · 第 11-20 周

深度学习:从 MLP 到 Transformer

从零手写前向/反向传播,再系统学习 CNN、RNN 与注意力机制,完成图像分类与文本分类两个完整项目。

约 160 小时使用:PyTorch ·《动手学深度学习》
PHASE 04 · 第 21-28 周

大模型专项:原理、微调与 RAG

理解 Tokenizer、注意力、指令微调与对齐;掌握 LoRA 微调、向量检索与 RAG 完整链路,做出知识库问答系统。

约 120 小时使用:Hugging Face · LangChain · LlamaIndex
PHASE 05 · 第 29-32 周

工程落地:部署、Agent 与求职

把项目封装成 API 并部署上线,用 Agent 构建自动化工作流;最后用项目串讲求职,完成简历与面试准备。

约 100 小时使用:FastAPI · vLLM · Streamlit

资源太多不会用?跟着课程走就行

所有推荐的资源都已按学习顺序嵌入课程章节:哪里该读哪篇论文、哪里该用哪个工具,讲师都替你安排好了。