AI English Shift学懂，再用出来。日本語한국어
SILICON VALLEY & BEYOND / LEARN AI THROUGH ENGLISH

AI 学习路线图

三条路线，每条都通向一件你能做到的事：给出系统建议、提出试点、交付一次 AI 辅助改动。先学共同基础，再沿一条清晰的路线进入工作应用。

THE ROADMAP

下一步学什么，这里有条清晰的路。

共同基础，三条经过编排的工作学习路线。

路线 01 · 理解技术

给出一个你能讲清理由的 AI 系统建议。

从系统全貌，到内部机制，再到证据与判断。

  1. STEP 01

    建立全貌

    1. F01从任务到 AI 系统
    2. F02训练、推理与适应
    3. F03词元与文本成本
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: 无需 AI 前置知识

    开始这一步
  2. STEP 02

    看懂模型内部

    1. F04向量、嵌入与相似度
    2. F05预测、采样与不确定性
    3. F06注意力、Transformer 与长输入
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: token · model

    开始这一步关联导读 · 2026-W40 ↗
  3. STEP 03

    用证据理解系统

    1. F08上下文、会话与记忆
    2. F09工具、调用与执行
    3. F10轮次、工作流与智能体
    4. F11检索与有据可依的回答
    5. F12构建能够找到证据的检索系统
    6. F14把评估作为工程实践
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: context · inference

    开始这一步关联导读 · 2026-W40 ↗关联导读 · 2026-10-04 ↗
路线 02 · 做产品判断

提出一个有价值的试点，并定义如何验证。

先补基础，再找值得解决的问题，验证产品价值。

  1. STEP 01

    建立共同基础

    1. F01从任务到 AI 系统
    2. F02训练、推理与适应
    3. F03词元与文本成本
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: 无需 AI 前置知识

    开始这一步
  2. STEP 02

    定义并验证问题

    1. P01发现值得用 AI 解决的问题
    2. P02定义与测试 AI 产品
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: model · inference

    开始这一步
  3. STEP 03

    判断如何落地

    1. P03采用、经济性与策略
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: evaluation · user-job

    开始这一步
路线 03 · 改善编码工作流

完成一个能审查、能测试的 AI 辅助代码改动。

理解系统，指导协作，验证改动。

  1. STEP 01

    从基础开始

    1. F01从任务到 AI 系统
    2. F02训练、推理与适应
    3. F03词元与文本成本
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: 无需 AI 前置知识

    开始这一步
  2. STEP 02

    阅读、修改与测试

    1. C01理解并引导代码库的修改
    2. C02测试、调试与代码修改
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: repository · diff

    开始这一步
  3. STEP 03

    有判断地交付

    1. C03在 AI 辅助下交付软件
    这一步要弄懂的概念

    这些还没有记录。读过、解释过之后，进度会显示在这里。

    前置概念: unit-test · human-review

    开始这一步