AI开发岗实习面经|学习路线分享

“如果想要去ai相关的岗位实习,需要先学习什么内容,可以给个学习路线吗(比如先要学习什么做基础然后学到什么程度之类)。”
这是很多同学想了解的问题,我浅谈一下自己的学习路线,仅供参考。

阶段一:打好地基 🧱
Python编程:重点掌握核心语法、数据结构和面向对象(OOP)思想。目标:能熟练使用Python解决问题,至少刷完LeetCode简单和中等难度的题目。
数学基础:理解高数、线性代数、概率论的核心思想。目标:不要求背公式,但要懂原理。

阶段二:迈入核心 🧠
机器学习基础:学习监督/无监督学习、分类、回归等经典理论。目标:熟练掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn这“三件套”,能独立完成一个简单项目
深度学习入门:理解神经网络(NN)、CNN、RNN等核心概念。目标:推荐PyTorch框架,并能搭建一些小项目。

阶段三:垂直深耕 🚀
针对心仪岗位(以AI Agent为例)针对学习,了解相关岗位需求
大语言模型 (LLM) 基础:核心是理解Transformer模型原理并学会如何调用GPT等大模型的API。
Prompt Engineering:学习如何写出高质量的提示词,让LLM精准理解你的意图
Agent开发框架:重点学习LangChain或LlamaIndex。目标:能用框架调用LLM、连接外部知识库或工具,并搭建一个简单的应用

阶段四:动手实践 💻
项目是简历的敲门砖! 可以利用前几个阶段学习的内容写一个小项目,将代码上传到GitHub,并写一份清晰的README文档,可以成为你面试时的Demo。

可能很多时候一开始摸着石头过河会有点迷茫,但最重要的是一定要多动手、多实践 #掌握什么AI技能,会为你的求职大大加分#
全部评论
佬是什么bg
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发布于 昨天 15:35 黑龙江
学这些需要花多久
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发布于 昨天 15:35 江苏
向你学习
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发布于 昨天 15:34 四川

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南京邮电大学 C++
先自我介绍,然后开始聊项目。深挖AI项目:项目为什么用的是JSON-grpc?它是怎么设计的?和标准的rpc有什么区别?对mcp工具调用时的不同错误类型,你的设计有什么区别?怎么封装的rpc超时重试机制?客户端发起一个请求的时候,服务端怎么找到对应的工具?(mcp工具调用的全流程)假设客户端请求的QPS很高,高并发环境下怎么去优化性能?讲一下SSE通信模式,他和websocket有什么区别?怎么通过RAG对mcp工具的选择进行优化的?工具调用时token消耗过高,是在什么时候呢?(远程调用大模型的时候)RAG向量化的内容是什么?怎么把用户的问题,prompt去向量化的呢?有对比过引入RAG向量化后的效果吗?mcp服务端在Linux平台上运行时,CPU突然占满了,如何排查?怎么判断运行时出现了死锁?如果是进程或者I/O引起的CPU100%,怎么判断进程卡在内核里、锁里还是I/O等待里?讲一下僵尸进程和孤儿进程的区别。算法题:LRU缓存。反问:Q:您那边负责的主要业务是什么呢?A:我这边是字节主端侧,AI基础设施。Q:贵公司对在校生和实习生,更看重哪些方面的能力?A:基础知识、和岗位方向的匹配度、还有学习能力。总结:一个多小时,项目拷打基本抗住了,而且幸好面试前专门研究了大模型token和RAG,和面试官有得聊。算法题只写了个大概,用哈希表+双向链表,但双向链表的特点给忘了没回答好。
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