1. 机器学习与深度学习理论基础
机器学习基础
监督学习：定义、典型算法（线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林）、应用场景（图像分类、文本分类、回归预测）
非监督学习：定义、典型算法（K-means聚类、层次聚类、PCA、自编码器）、应用场景（用户分群、异常检测、数据降维）
半监督学习：结合少量标注数据和大量未标注数据，提升模型性能
神经网络与深度学习基础
神经元与激活函数：输入、权重、偏置、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）
前向传播与反向传播：计算输出、通过梯度下降优化权重
损失函数与优化器：均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）、SGD、Adam、RMSprop
经典网络结构：全连接网络（FCN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）
深度学习框架：PyTorch、TensorFlow、JAX
2. 大模型发展全景与关键技术
Transformer架构的诞生与应用
注意力模型（Attention Model）：捕捉长距离依赖
自注意力机制（Self-Attention）：语义理解的钥匙
多头注意力（Multi-Head Attention）：并行计算不同子空间的特征
位置编码（Positional Encoding）：引入序列位置信息
大模型技术突破与前沿趋势
大模型的定义与特点
传统模型与大模型的差异
稀疏注意力（Sparse Attention）：降低计算复杂度（Longformer、BigBird）
混合专家模型（MoE）：动态路由机制（GShard、Switch Transformer）
模型压缩与加速：量化（INT8、FP16）、知识蒸馏（小模型学习大模型的知识）
DeepSeek 篇大模型应用与 Agent 开发入门
Dify 篇基于工作流编排的 Agent 设计与开发
协议篇：MCP & A2A 快速入门与实战
FastGPT 篇企业级知识库设计与 RAG 进阶开发
企业篇应用数据安全与行业经验推广
模型篇知识驱动与推理驱动的大模型竞争格局
训练篇DeepSeek 模型微调与蒸馏
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