各位有没有好的学习路线，或者这个方向怎么样，因为我之前也是转的程序员，欢迎大佬们交流下

github.com/huggingface/agents-course

感谢，我学习下

我也想转了，没方向

直接做啊，找个开源的 AI 项目，做成一个服务

有推荐的吗

能问出这种问题，你这就不太像是能做的了 AI 应用

能不能写一个替代的 ai 的产品，感觉这是一个方向。
这样大家就不用担心 ai 替代了

简单说说我的想法吧。

要想做 AI 应用方向，还能取得独特的竞争力，至少需要：

  1. 会训练模型；
  2. 如果需要在端侧部署，需要熟悉一些推理框架，以及设备都有哪些限制。

其中，
第一点需要有数据收集、整理、清洗，以及编写训练代码的能力；
第二点需要了解 ONNX 格式（可以谷歌搜索一下）。今天的 pytorch 模型转 ONNX 比几年前容易得多，但是有时候会遇到问题，比如有不兼容的算子，或者某个模型的开源代码用了 CUDA 库实现，那么就需要自己动手解决。
有了 ONNX 之后，一般各种设备都会提供转换 ONNX 模型到专用模型格式的工具，或者它可以直接加载运行 ONNX 模型。
但是可能会有性能问题，取决于设备。有时候调换一下模型权重数据的不同维度，实际运行性能可能有几十倍的差距。

LLM 出现之前的绝大多数模型，都可以用一张 3090 显卡来训练（像 BERT 模型这个规模的不行）或者微调（对下游任务，自己微调 BERT 是可行的）。
一般来说，做应用开发方向不需要自己发明新的模型架构。但是世界上绝大多数开放权重的模型只是为了验证论文中的数据，是用数量非常有限的，没有版权问题的数据训练出来的。

或者它已经用了大量数据来做预训练。但是，没有针对你需要的下游任务做微调。
这时候就需要自己去训练或者微调它。

如果是 LLM 相关的应用，那上面的一切都不需要学，只需要会调用 API ，平时多玩玩 LLM 就可以了。今天的 LLM 都强大到 Prompt 随便写，都有不错的效果了。
如果是 AI 画图的应用，可能需要自己训练一些 LoRA ，来实现别人不具备的产品竞争力。如果只是网上公开的模型部署在服务器上给人用，现在的平台太多了，很难有独特的优势。

有很多产品思路，实际上用以前的模型就能实现。但是当年的硬件性能很低，而且没有搭载 NPU ，用显卡来跑的话，功耗和发热非常高，噪音很高，而且电脑会卡到什么事情都做不了。
今天 NPU 逐渐普及到电脑上之后，当年很多只存在于服务器上或者论文里的模型算法，已经可以落地到实际产品中了。

随便举些例子：
做自带和弦识别的音乐播放器（也许搞音乐的会用得上）；
自动制谱的音游；
利用强化学习实现的，可以人机对战的单机游戏。不是棋牌类，而是实时操作的类型；
相册，但是识别图片中的动漫角色叫什么名字，出自什么作品，支持自然语言搜索，还可以自动创建分类；
自动对敏感信息打码的截图工具（有 v 友已经做过了，但我记得只支持 iOS ）

AI 应用的思路，不能局限在一两个模型上。平时可以找找目前都有哪些模型，然后想想这些模型的能力可以用在软件的哪些功能上面。

＃7 写一个替代 ai 然后写替代 ai 的 ai 再写替代 ai 的替代 ai 的替代 ai 反复套娃，哈哈哈

禁止套娃

感谢，其实现在也有在学习训练模型，公司让做一个短期预测模型

看您比较专业，我准备先 RAG,后面 Agent, 个人感觉在各个公司的日常工作业务场景还是有很多可以落地的应用

你做 ai 应用学啥训练模型？
bottom up 还是 top down 选好一个，别在中间折腾折磨自己。0 ai 基础学什么训练自部署都是自嗨而已

赞成你的看法，我做了一段时间后，发现这个做事方向是不对的，感谢建议

  1. AI 网关，搞到后期，都是调用 AI 大厂 API ，涉及到多家 API 接口如何智能分配，高峰如何解决，如何数据隐私过滤，需要一个智能均衡分配

  1. AI 本地化调优，比如 deepseek ，如何融合本地知识库，做到局部最优

    d2l.ai/ 这是一个很好的在线电子书，
    可以先看一下，有基础，有概念后再找点实践视频跟着做

我也是 0 基础，春节时做了一个小项目，自己实现了一个基于 qt 的 vncviewer ，用于连接 docker ，在 docker 里打开一个扫雷游戏，vnc 操作截图，发送鼠键事件，，采集数据后己写的模型通过图片识别扫雷游戏的状态，下一步，也是我现在业余时间在做 ddqn 强化学习，基于第一个模型识别出来的状态，试图让他自己学会扫雷， 类似阿法狗那样
不过我卡在强化学习这一步了， 我这些操作 1 是基于 d2l 上学的基础知识，2 是结合 chat gpt 自问自答

你也可以试试，过程很枯燥，很耗时，也可能没有结果
学了也不好找工作， 业余打发时间可以

总之祝你成功吧，ai 这一道，自己会造数据也很重要

感谢，有打算准备往这个应用方向靠，之前在一家 AI 厂，他们内部实现了挺多办公助手，code review ，业务分析这一类的工具，想慢慢转过来，趁着热度还行

刚才问了下 deepseek ，请看回答：
一、学习路径规划（从 PHP 开发者到 AI 工程师的转型策略）

  1. 基础能力构建
    编程语言迁移：从 PHP 转向 Python （ AI 主流语言），重点掌握 NumPy/Pandas 数据处理、PyTorch/TensorFlow 框架，同时保留 PHP 作为后端服务开发能力（如模型 API 部署）。
    数学补强：集中学习线性代数（矩阵运算、向量空间）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度下降原理），可通过 3Blue1Brown 等可视化课程快速理解。
    机器学习基础：从 Scikit-learn 入门，掌握监督学习（回归/分类）、无监督学习（聚类/降维），重点理解交叉验证、特征工程等工程化概念。
  2. 垂直领域突破
    NLP 方向（推荐 PHP 开发者优先选择）：
    学习 Transformer 架构、HuggingFace 生态，结合 PHP 的 Web 开发优势，可快速构建智能客服、合同解析系统。
    例如：用 PHP 搭建业务系统+Python 微服务实现文本摘要生成。
    CV 方向：
    掌握 OpenCV 图像处理、YOLO 目标检测，可开发 PHP+AI 结合的工业质检平台，利用 PHP 处理工单流程，Python 处理视觉检测。
    推荐系统方向：
    学习协同过滤、深度排序模型（ DIN ），将原有 PHP 电商系统的用户数据迁移至 AI 推荐引擎，实现转化率提升。
  3. 工程化能力升级
    模型部署：学习 ONNX 格式转换、TensorRT 加速，用 PHP 编写高并发 API 调用接口（如 Laravel 框架集成 AI 服务）。
    全流程实践：从数据清洗（ PHP 预处理日志）→ 模型训练（ Python ）→ 结果可视化（ PHP+ECharts ），复现 Kaggle 经典项目如房价预测、用户流失分析。
    二、学成后可实现的项目案例（结合 PHP 背景）
  4. 智能运维系统
    用 PHP 收集服务器日志 → LSTM 模型预测硬件故障 → 自动触发扩容告警，相比传统阈值告警准确率提升 40%。
  5. 法律文档自动化
    基于 BERT 的法律条款解析模型 + PHP 搭建合同管理平台，实现风险条款自动标注，处理效率较人工提升 20 倍。
  6. 跨境电商智能选品
    PHP 爬虫采集商品数据 → XGBoost 模型预测爆款概率 → 可视化选品看板，某案例中帮助团队选品 ROI 提高 35%。
  7. 工业缺陷检测平台
    YOLOv8 识别产品瑕疵 → PHP 生成检测报告并同步 ERP 系统 → 与原有 MES 系统无缝集成，某工厂减少质检人力成本 60%。
  8. 基因型数据分析工具
    PHP 处理用户基因数据上传 → 聚类算法划分健康风险群体 → 生成定制化体检建议，已在某医疗初创公司落地应用。
    三、学习资源与工具链推荐
    速成课程：Coursera 《机器学习》（吴恩达）+ 《动手学深度学习》（中文版）
    代码实战：Kaggle 竞赛（从 Titanic 生存预测入门）、阿里云天池 PHP+AI 联合赛题
    硬件方案：初期使用 Colab 免费 GPU ，进阶采用 AutoDL （ 2 元/小时 的 3090 服务器）
    岗位衔接：关注「 AI 工程化」岗位需求，如 ModelOps 工程师、推荐算法架构师
    四、转型优势与风险提示
    您的独特优势：
  9. 年 PHP 经验可快速构建 AI 落地的业务系统，相比纯算法工程师更擅长解决数据管道搭建、服务稳定性等实际问题。

需规避的误区：
避免陷入纯理论学习（如从头推导反向传播），建议采用「项目驱动法」，例如第一周直接部署预训练模型实现一个智能邮件分类器，在实践中理解底层原理。

感谢，仔细看了您发来的这份规划整体学习路线没问题，但是我更倾向于在应用层来入手，比如财务效率提升，code review 工具这些来入手实践，因为如果我按照上面路线来学习，难度还是很大的，打工人还是更侧重于实际应用带来的经济效益（赚钱）

你号没了