ApX 标志ApX 标志

趋近智

学习路径

大模型与智能体

提示词、RAG 检索增强与智能体工具开发。

AI 基础设施与系统

硬件选型、本地部署与量化加速。

深度学习与 PyTorch

核心神经网络、PyTorch 实战、Transformer 与强化学习。

核心基础

Python、线性代数、微积分与经典机器学习。

全部课程

按前置条件依赖关系排序的完整课程目录。

深度学习与 PyTorch

核心神经网络、PyTorch 实战、Transformer 与强化学习。

深度学习基础

前向反向传播算法、损失函数曲面、优化算法原理与核心神经网络。

4门课程

1

机器学习微积分入门

基础级

2

神经网络入门

进阶级

3

深度学习入门

进阶级

4

Keras深度学习要领

进阶级

高级 PyTorch 工程

自定义 Autograd 算子、混合精度训练 (AMP)、DistributedDataParallel (DDP) 与 FSDP。

3门课程

1

高级 PyTorch

专长级

2

PyTorch FSDP 大模型分布式训练

专家级

3

针对机器学习任务的高级编译器与运行时优化

专家级

多模态 AI 开发人员

视觉-语言多模态架构、交叉注意力投影、CLIP 嵌入与多模态生成管线。

4门课程

1

计算机视觉导论

基础级

2

自然语言处理基本原理

进阶级

3

语音识别入门

基础级

4

多模态人工智能介绍

基础级

高级扩散模型

基于分数的生成模型、DDPM/DDIM 采样算法、Latent Diffusion 架构与条件引导机制。

3门课程

1

生成式AI扩散模型入门

进阶级

2

进阶扩散模型架构与训练

专长级

3

大规模部署扩散模型

专长级

应用强化学习

马尔可夫决策过程、策略梯度算法 (PPO)、价值函数估计与奖励模型训练。

4门课程

1

强化学习导论

进阶级

2

强化学习中级技术

进阶级

3

高级强化学习技术

专长级

4

强化学习与人类反馈 (RLHF)

专长级

混合专家模型 (MoE) 专家

稀疏门控路由算法、专家容量因子、负载均衡损失与分布式专家并行。

3门课程

1

Transformer模型入门

进阶级

2

专家混合模型：核心思想与实践应用

专长级

3

专家混合：高级架构、训练与扩展

专家级

音频与语音 AI

声学特征提取、时频谱分析、Whisper 语音识别架构与神经语音合成。

3门课程

1

语音识别入门

基础级

2

应用语音识别

进阶级

3

高级语音识别与合成

专长级

深度学习优化

硬件性能瓶颈分析、显存占用优化、梯度检查点技术与 FlashAttention 原理应用。

3门课程

1

深度学习中的模型正则化与优化

进阶级

2

机器学习高级优化技术

专长级

3

高级 PyTorch

专长级

©2025 趋近智 (ApX Machine Learning)

关于趋近智定价联系我们使用条款隐私政策