AI工程师必修：全栈技术课程体系

以下是针对AI工程师的全栈技术课程体系梳理，综合多家权威机构课程设计（参考知乎、中培IT学院等体系四大核心模块： 一、基础理论体系 数学与算法基础 线性代数/微积分/概率统计（支撑模型理解） 机器学习基础算法（线性回归、决策树、聚类等） 深度学习原理（CNN/RNN/Transformer架构）. AI技术栈 自然语言处理（GPT类模型原理与应用） 计算机视觉（ResNet/YOLO等模型实践） 多模态融合技术（图文跨模态生成）— 二、核心技能模块 开发工具链 框架掌握：TensorFlow/PyTorch实战 分布式计算：Hadoop/Spark大数据处理 模型优化：剪枝/量化/知识蒸馏技术. 工程化能力 数据工程：清洗/标注/特征向量构建 模型部署：Docker/Kubernetes生产环境适配 性能监控：推理延迟优化与异常预警### 三、高阶实战方向 全栈开发框架 LangChain应用开发（工具链集成与流程设计） RAG技术：检索增强生成系统搭建 Assistants API开发（自动化任务编排）. 行业场景实战 金融领域：风控模型与量化交易系统 医疗领域：医学影像分析与病历生成 教育领域：智能题库与个性化推荐— 四、职业发展赋能 技术生态拓展 千帆/千问等大模型平台对接（模型微调与服务发布） 开源社区参与（Hugging Face模型库贡献）. 职业认证路径 工信部《AI大模型全栈技术（高级）》认证 企业级项目履历包装（含商业级代码交付）学习建议 优先选择含企业级项目实战的体系（如知乎-期课程避免纯理论教学 关注技术动态：大模型安全、Agent自主决策等前沿领域可通过完整课程大纲与商业案例。