对技术人员来说，生成式AI到底怎么学？（学习路线图）

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应读者“澄猫猫家吃鱼”的要求，简单谈谈这个话题。 以下是一个系统性的学习路径，帮助技术人员快速掌握生成式AI，可参考。 1. 打好基础：了解AI和深度学习的基本概念 数学基础： 线性代数、概率论、微积分等是理解生成式AI中模型结构和优化过程的关键。 机器学习基础： 掌握经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、SVM等。这些概念帮助理解AI模型的学习过程。 深度学习基础： 学习神经网络的原理，掌握前馈网络、反向传播、优化算法等核心技术。 推荐资源： 书籍： 《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 在线课程： Andrew Ng的机器学习课程、FastAI深度学习课程 2. 理解生成式模型的核心原理 生成式AI是通过学习数据的分布来生成新样本的模型，常见的生成模型包括以下几类： 生成对抗网络（GANs）： 通过两个网络（生成 ………………………………