以下是为零基础学习者设计的大模型训练与Agent开发学习方案，结合了Python编程基础、深度学习基础、大模型原理及Agent开发技术，涵盖从入门到实战的全流程学习路径，并附有详细的学习资源推荐：
一、Python编程基础（4-6周）
目标：掌握Python基础语法与常用库，为后续开发打下基础。
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基础语法
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学习变量、数据类型、流程控制、函数、面向对象编程
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资源：
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书籍《Python编程：从入门到实践》
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Python官方文档（www.python.org/doc/）
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常用库
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掌握NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Requests（网络请求）
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资源：
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实战项目：Kaggle数据分析入门竞赛（如Titanic生存预测）
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教程：廖雪峰Python教程（liaoxuefeng.com/?src=redire…）
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二、数学与机器学习基础（6-8周）
目标：理解深度学习所需的数学知识与机器学习基础。
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数学基础
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线性代数（矩阵运算）、概率论（贝叶斯定理）、微积分（梯度下降）
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资源：
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吴恩达《机器学习》课程数学部分
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《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
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机器学习入门
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学习监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类）
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资源：
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工具：Scikit-learn库
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课程：Coursera《Machine Learning》（Andrew Ng）
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三、深度学习与框架（8-12周）
目标：掌握深度学习核心算法及PyTorch/TensorFlow框架。
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深度学习基础
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神经网络（CNN、RNN）、损失函数、优化器
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资源：
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书籍《动手学深度学习》（PyTorch版）
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实战：MNIST手写数字识别项目
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框架学习
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PyTorch（动态图优势）或TensorFlow（工业部署）
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资源：
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官方教程（pytorch.org/tutorials/）
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项目：复现经典模型（如ResNet、LSTM）
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四、大模型技术进阶（12-16周）
目标：理解大模型架构与训练技术，掌握微调方法。
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Transformer与预训练模型
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学习Self-Attention机制、BERT/GPT架构
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资源：
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论文《Attention Is All You Need》
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Hugging Face Transformers库实战
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模型微调与部署
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使用LoRA、Prompt Tuning等技术进行领域适配
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资源：
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开源项目：LLaMA-Factory微调工具
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实战：基于Hugging Face微调GPT-2生成文本
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五、Agent开发实战（8-12周）
目标：构建具备工具调用与自主决策能力的Agent系统。
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Agent核心组件
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规划（ReAct框架）、记忆（向量数据库）、工具（API调用）
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资源：
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LangChain框架文档（python.langchain.com/docs/introd…）
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教程：使用Phidata构建RAG Agent（检索增强生成）
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项目实战
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案例1：天气查询Agent（集成API与自然语言交互）
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案例2：金融数据分析Agent（调用yfinance库生成报告）
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案例3：多Agent协作系统（如网页搜索+数据分析组合）
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六、持续学习与资源推荐
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社区与平台
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GitHub（关注AI前沿项目如aiXcoder-7B）
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Kaggle/天池（实战竞赛）
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进阶书籍
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《自然语言处理入门》（何晗）
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《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》
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论文与会议
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关注ICSE、NeurIPS等顶会论文（如aiXcoder-7B的ICSE 2025论文）
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学习路径总结
阶段
核心内容
推荐资源
基础
Python与数学
《Python编程》、吴恩达课程
进阶
深度学习框架
PyTorch官方教程、Hugging Face社区
高阶
大模型与Agent开发
LangChain文档、Phidata框架示例
实战
项目与应用
Kaggle竞赛、开源Agent项目（如电费查询工具）
通过此方案，学习者可从零逐步掌握大模型与Agent开发的核心技能，结合实际项目深化理解。建议每个阶段完成后通过小型项目巩固知识，并积极参与开源社区以获取最新技术动态。
