文章系统介绍了AI领域的核心概念，包括泛化、过拟合、欠拟合、梯度、有监督与无监督学习、序列、余弦相似度、词向量和LangChain等术语。以通俗易懂的方式解释这些专业概念，既有理论又有实例，是产品经理和程序员理解大模型原理的实用指南，帮助读者建立AI知识框架。
随着课程进度，每一节都会引入新的内容，LangChain、Function Call、泛化…各种专业名词陆续登场，继续整理，加深学习印象，同时分享给需要的人。
1、泛化（Generalization）
是机器学习理论的根基，指的是从有限样本推广到未知样本的能力。模型的泛化能力指的是模型在未见过的数据（即测试数据或真实世界数据）上表现良好的能力。换句话说，泛化能力强的模型不仅能在训练数据上表现好，还能对新样本做出准确预测。
2、过拟合（Overfitting）
模型过于复杂，对训练数据学得“太好”了，不仅学习了数据背后的普遍规律，还学习了训练数据本身的噪声和随机波动。具体表现：训练集表现非常好：训练数据上的准确率高，误差低。测试集表现很差：新数据上的准确率低，误差大。
3、欠拟合（Underfitting）
模型太简单，模型“学得太少了”。它只掌握了最基本的规律，无法捕获数据中的复杂模式。具体表现：训练集和测试集表现都很差：无论新数据还是老数据，模型都表现不好。
4、梯度（Gradient）
梯度是一个向量，它指向函数值增长最快的方向。而机器学习的目标通常是让损失函数的值降低，因此我们沿着梯度的反方向（即下降最快的方向）前进。机器学习的训练过程，就是通过不断迭代来调整模型参数，以最小化损失函数的过程。梯度下降算法是实现这一目标的主要工具。
5、有监督学习
在有监督学习中，我们提供给算法的训练数据集不仅包含输入数据（特征），还包含每个输入对应的正确输出（通常称为标签或目标）。算法的目标是学习一个从输入到输出的映射函数，使得当它遇到新的、未见过的输入时，能够准确地预测出相应的输出。举例：房价预测，训练数据，输入特征：房屋面积、卧室数量、地理位置、房龄等，输出特征：房屋售价，算法学习输入特征与输出特征之间的关系形成模型。最终，当给定一套新房子的特征，算法可以预测出其大致的市场价格。
6、无监督学习
在无监督学习中，我们提供给算法的训练数据只有输入数据本身，没有任何对应的标签。算法的任务是在这些数据中自行发现有意义的结构、模式或规律。举例：一个电商平台的客户行为数据包含消费额、购买频率、最近一次购买时间、商品类别等，没有任何预先定义的客户类型标签。算法分析所有这些客户数据，自动发现哪些客户的行为模式相似，并将他们归为同一组。最终算法可能会输出3组数据，比如高价值客户、有流失风险的、折扣偏好的，这些分组是算法自己发现的，而非人为预设的。
7、序列（sequence）
在深度学习中,一般为带有时间先后顺序（拥有逻辑结构）的一段具有连续关系的数据（文本，语音等等），或者是生活中有位置顺序的固定序列信息。
8、余弦相似度（Cosine Similarity）
余弦相似度是一种用于衡量两个向量之间相似度的度量方法。在向量空间模型中，它通过计算两个向量夹角的余弦值来确定它们的相似程度。两个向量之间夹角的余弦值为[-1, 1]，当余弦相似度为 1时，表示两个向量完全相似；当为 -1时，表示完全相反；当为 0时，表示两个向量相互垂直，没有任何相似成分。
9、词向量（Word2Vec）
是语言模型中的一种，也是向量模型的一种，它是从大量文本预料中以无监督方式学习语义知识的模型，被广泛地应用于自然语言处理中。Word2Vec的主要作用是生成词向量，而词向量与语言模型有着密切的关系。Word2Vec的特点是能够将单词转化为向量来表示，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。
10、LangChain
LangChain是一个开源框架，专门用于基于大语言模型的应用程序开发。它通过模块化设计，将LLM能力与外部 资源、业务逻辑进行有机整合。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
- ✅AI产品经理入门资料
完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！
应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**
