人工智能大模型需要系统学习理论基础、编程技能、实战工具及优化方法，具体可分为以下五个核心模块：

一、理论基础

1. 数学与统计学 ：线性代数、微积分、概率论、最优化理论，为模型构建提供数学支撑。

2. 机器学习基础 ：监督学习、无监督学习、分类回归算法及模型评估方法。

3. 深度学习架构 ：理解神经网络（DNN、CNN、RNN、Transformer）原理，掌握反向传播、激活函数等核心机制。

二、编程与工具

1. Python ：主流开发语言，需掌握基础语法、面向对象编程及科学计算库（如NumPy、Pandas）。

2. 深度学习框架 ：熟练使用TensorFlow、PyTorch等，理解图计算、自动微分及优化器选择。

3. 数据库与工具 ：向量数据库（如Faiss、Milvus）用于高效存储和检索。

三、实战技能

1. 模型训练与优化 ：预训练、微调、分布式训练、模型压缩及强化学习技术。

2. 应用开发 ：使用LangChain等框架构建大模型应用，集成私有知识库及优化提示管理。

四、硬件与部署

1. 计算资源 ：理解CPU/GPU/TPU工作原理，掌握NVIDIA CUDA、ROCm等加速技术。

2. 本地部署 ：通过开源模型（如ChatGLM2-6B）进行低门槛部署，熟悉超高速网络与存储配置。

五、持续学习与实践

• 社区与资源 ：参与开源项目、加入学习小组，利用在线课程（如字节跳动专家课程）提升实战能力。

• 伦理与法律 ：了解AI伦理、数据隐私保护等法规，确保负责任开发。

总结 ：建议从Python编程和基础理论入手，逐步进阶到深度学习框架与实战项目，同时关注硬件优化与伦理规范。