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