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我的2025年AI工程师学习路线指南清单

开发工具和平台

框架 / 基础设施 / 后端技术

  • Supabase :一个开源的 Firebase 替代方案,提供 Postgres 数据库、认证和存储解决方案。🚀
  • LangChain :一个强大的框架,用于构建由 LLM 驱动的应用程序,无缝集成提示、链和代理。🧠
  • LlamaIndex :一个工具,用于将 LLM 与您的数据连接起来,简化检索增强的生成流程。📖
  • Streamlit :快速构建用于机器学习和数据科学项目的交互式 web 应用。💻
  • FastAPI :一个现代的 Python 框架,用于构建具有自动交互文档的 API。⚡
  • Django :一个高级的 Python Web 框架,鼓励快速开发并保持简洁实用的设计。🌐
  • Flask :一个轻量级的 Python WSGI Web 框架。🧩

……

路线图规划

学习和成长的路线

……

工具
  • CopilotKit :快速有效地构建高级AI驱动的应用。🤖
  • Langflow :简化基于LangChain的应用程序设计。🎨
  • Zapiern8n :自动化工具,用于跨应用的工作流集成。🔄
  • OpenRouter :一个集中式的平台,用于实验和部署各种LLM。🛠️
  • Elastic RAG Agent :结合Elasticsearch和LangChain,用于检索增强生成。📂
  • Jupyter Notebooks :交互式计算笔记本,用于数据分析与可视化。📓
  • VS Code :一个流行的代码编辑器,支持广泛的AI和Python扩展。✏️

此处省略内容

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开源项目篇

值得关注的GitHub仓库

学习资料

好书推荐

  1. 构建生成式AI应用 📚
  2. 学习LangChain 📖
  3. 实战生成式AI 🛠️
  4. AI必备数学 🔢
  5. Python编程思维(第3版) 🐍
  6. 流利的Python(第2版) 🎯

  • DeepLearning.AI:提供多种课程,助你精通深度学习及相关领域。 🧠
  • Coursera:涵盖人工智能、数据科学等领域的认证、学位和免费课程,任你探索。 🎓
  • LangChain 教程:教你如何有效利用 LangChain 的教程。 📘

    • *
博客篇

这是我在2024年整理的清单,当时我作为一名AI工程师提升了自己的技能,希望也能帮到你在这个领域的旅途。一起加油!


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嗨,刚!🤗
我是凯普里安·阿隆斯,一位专注于区块链和人工智能的资深软件工程师。关注我的Twitter,每天带你深入了解前沿科技,揭秘创新项目背后的故事,并分享策略帮助你在这个数字时代茁壮成长。


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