最近两年，很多人都有一种共同焦虑：

AI越来越强，但自己越来越慌。

Agent、 Workflow、 RAG、AIGC、 Midjourney，每个词都像“黑话”。

你想学，但不知道从哪开始。

你怕：

• • 学不会
• • 太复杂
• • 没时间
• • 工具太多
• • 学完也用不上

但其实，AI入门，远没有你想象中难。

因为对普通人来说：

你不需要先学编程， 也不需要先学数学。 你真正需要的， 只是：

一套正确的学习顺序。

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很多人不是输在能力， 而是输在： “第一步就走错了。”

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先记住一个最重要的理念

学习AI， 千万别一上来就：

• • 学代码
• • 学部署
• • 学参数
• • 学模型训练

这会直接劝退99%的人。

普通人学习AI， 最好的方式是：

“边用边学。”

先让AI帮你解决问题， 再慢慢理解底层逻辑。

因为：

“获得感”才是最好的老师。

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第一周：AI通识 + Prompt基础

目标

搞懂：

• • AI到底是什么
• • 大模型怎么工作
• • Prompt是什么
• • ChatGPT怎么真正用起来

这一周最重要的， 不是学知识。

而是：

建立AI认知。

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Day1：认识AI世界

学习目标

理解：

• • 什么是AI
• 
• • 什么是大模型
• • AI能做什么

实操动作

注册并体验：

• • 豆包
• • 通义千问
• • DeepSeek
• • ChatGPT
• • Claude
• • 文心一言
• • …

分别问同一个问题：

“帮我制定减肥计划。”

观察回答差异。

输出建议

整理一份：

《4个AI工具体验对比》

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Day2：学会正确提问

学习目标

理解Prompt本质。

实操动作

对比下面两种问法：

❌“帮我写文案”

✅“你是一位10万粉情感博主，请写一篇关于成年人焦虑的爆款短文。”

输出建议

制作：

《我的第一个Prompt模板》

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Day3：让AI帮你工作

学习目标

学会把AI当助手。

实操动作

让AI帮你：

• • 写周报
• • 总结文章
• • 翻译内容
• • 做会议纪要

输出建议

完成：

《AI办公体验记录》

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Day4：认识大模型

学习目标

理解：

• • ChatGPT是什么
• • Claude为什么强
• • DeepSeek为什么火

实操动作

看3篇AI科普文章。

理解：

“AI本质是概率预测。”

输出建议

写一篇：

《我终于搞懂AI了》

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Day5：Prompt进阶

学习目标

掌握角色式提问。

实操动作

尝试：

• • 博主模式
• • 产品经理模式
• • 程序员模式
• • 老师模式

输出建议

建立：

《高频Prompt收藏夹》

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Day6：做一次真实应用

学习目标

让AI真正帮你解决问题。

实操动作

任选一个：

• • 写公众号
• • 做旅游计划
• • 做学习规划
• • 写简历

输出建议

发布你的第一份AI作品。

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Day7：复盘 + 休息

做什么？

不要继续狂学。

复盘：

• • 哪些工具最好用？
• • 哪种Prompt最有效？
• • AI最适合帮你做什么？

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🔧 第一周推荐资源

工具推荐

• • ChatGPT
• • Claude
• • 通义千问

学习建议

B站搜索：

• • AI入门
• • Prompt教程
• • ChatGPT玩法

重点：

别收藏不学习。

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第二周：核心技巧 + 场景实战

目标

真正做到：

“AI开始提升效率。”

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Day8-9：AI写作

学习：

• • 标题生成
• • 小红书文案
• • 公众号结构

实操动作

让AI帮你写：

• • 爆款标题
• • 视频脚本
• • 开头钩子

输出建议

完成1篇公众号文章。

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Day10-11：AI总结与翻译

实操动作

让AI：

• • 总结PDF
• • 总结长视频
• • 翻译英文内容

避坑提醒

不要直接复制AI内容。

要：

“AI初稿 + 人类润色”

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Day12-13：AI辅助编程

别害怕， 不是让你当程序员。

而是：

让AI帮你写简单代码。

实操动作

体验：

• • HTML网页
• • Python小工具
• • Excel公式

输出建议

做一个：

“个人介绍网页”

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Day14：复盘日

总结：

• • 哪类任务最适合AI？
• • 哪类内容AI容易胡说？

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🔧 第二周推荐资源

工具推荐

• • GitHub Copilot
• • Notion AI

提示词网站

• • FlowGPT

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第三周：AI绘画入门

目标

学会：

“用文字生成图片。”

这一周特别容易获得成就感， 因为：

AI绘画是最直观的。

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Day15-16：认识AI绘画

学习目标

了解：

• • Midjourney
• • Stable Diffusion

区别是什么。

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Day17-18：学习Prompt绘图

实操动作

尝试生成：

• • 科技风
• • 插画风
• • 写实风
• • 电影感海报

产出物建议

做一张：

“你的AI头像”

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Day19-20：风格控制

学习目标

学会：

• • 镜头语言
• • 光影描述
• • 风格关键词

实操动作

模仿电影海报。

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Day21：复盘日

整理：

《我的AI绘画关键词库》

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🔧 第三周推荐资源

工具推荐

• • Midjourney
• • Leonardo AI

学习关键词

搜索：

• • AI绘画Prompt
• • Midjourney教程

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第四周：综合项目 + AI工作流

目标

真正开始：

“用AI做项目。”

这一周， 是最关键的一周。

因为：

你会从“体验AI”进入：

“利用AI创造价值。”

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Day22-23：AI做PPT

实操动作

体验：

• • Gamma
• • Canva AI

输出建议

做一份：

《我的30天AI学习总结PPT》

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Day24-25：AI数据分析

学习目标

学会：

• • AI分析Excel
• • 自动生成图表
• • 自动总结数据

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Day26-27：AI自动化

学习目标

理解：

Workflow是什么。

实操动作

体验：

• • Coze
• • Dify

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Day28：做一个完整项目

建议任选：

• • AI公众号
• • AI绘画账号
• • AI简历优化
• • AI学习助手

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Day29：发布作品

不要等“学完”， 真正的成长来自：

公开输出。

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Day30：最终复盘

问自己3个问题：

• • AI最适合帮我做什么？
• • 我未来最想深耕哪个方向？
• • AI能不能帮我赚钱？

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AI时代最大的差距， 不是学历， 而是：

“你是否愿意开始。”

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最后想对你说

很多人总觉得：

等准备好了再开始。

但现实是：

真正的成长，都是边做边学。

你不用一下变成AI高手， 你只需要： 每天进步一点点。

30天后， 你会突然发现： 曾经觉得高不可攀的AI， 已经开始真正为你工作了。

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最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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