AI 入门面试宝典

从机器学习到大模型,从RAG到模型部署,全面掌握AI工程师必备技能

课程目录

第一章:机器学习基础

• 监督学习算法(分类/回归)
• 无监督学习(聚类/降维)
• 模型评估指标
• 过拟合与正则化

第二章:深度学习核心

• 神经网络原理(前向传播/反向传播)
• CNN卷积神经网络
• RNN/LSTM循环神经网络
• Transformer架构详解

第三章:大模型原理

• GPT系列演进(GPT-1到GPT-4)
• BERT双向Transformer
• 预训练与微调
• PEFT参数高效微调(LoRA/Prefix Tuning)

第四章:RAG系统

• RAG架构与工作流程
• Embedding模型选择
• 向量数据库(Milvus/Pinecone/Chroma)
• 检索优化与Rerank

第五章:模型部署与优化

• 量化(INT8/INT4/GPTQ/AWQ)
• 剪枝与蒸馏
• 推理加速(vLLM/TGI/llama.cpp)
• 并发优化(KV Cache/PagedAttention)

第六章:实战项目

• 智能问答系统(RAG)
• 文本分类与情感分析
• Agent系统(ReAct/Tool Calling)
• 多模态应用(图生文/文生图)

学习路线

Python基础 + NumPy/Pandas
机器学习算法(sklearn)
第3-4周: 深度学习(PyTorch/TensorFlow)
第5-6周: Transformer + 大模型原理
RAG系统开发
模型部署与优化

面试准备清单

• [ ] 理解反向传播算法原理
• [ ] 掌握Self-Attention机制
• [ ] 能够解释Transformer vs RNN的区别
• [ ] 熟悉LoRA微调原理
• [ ] 了解大模型幻觉及解决方案
• [ ] 能够搭建基础RAG系统
• [ ] 掌握至少一种模型量化方法
• [ ] 熟悉vLLM/Ollama等部署工具

推荐资源

• 课程:吴恩达机器学习、李宏毅机器学习、FastAI
• 论文:Attention Is All You Need、BERT、GPT-3、LoRA
• 框架:PyTorch、Transformers、LangChain、LlamaIndex
• 实践:Kaggle、HuggingFace、Colab
• 社区:HuggingFace Forums、Reddit r/MachineLearning