作为一名人工智能专业的研二学生，您已经迈出了学习大模型应用开发/Agent开发的重要一步。以下是一个结构完整的学习流程以及推荐的技术栈，希望能帮助您更好地进行自学：

学习流程

  1. 基础知识学习：首先，确保您已经掌握了Python编程语言的基础，包括数据结构、算法、面向对象编程等。同时，熟悉Linux操作系统和命令行操作也是必要的。
  2. 机器学习与深度学习：深入学习机器学习和深度学习的基础理论，包括但不限于监督学习、无监督学习、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
  3. 自然语言处理（NLP）：重点学习自然语言处理的相关知识，如文本预处理、词嵌入、语言模型等。这将是大模型应用开发的核心部分。
  4. Agent开发实践：通过实践项目来学习Agent的开发。推荐您从GitHub上的开源项目开始，例如hello-agents教程，这是一个很好的起点。
  5. 高级主题与优化：在掌握基础后，可以进一步学习高级主题，如模型优化、分布式计算、强化学习等。
  6. 项目实战：参与实际项目，将所学知识应用到实际场景中，提升解决实际问题的能力。

技术栈

  • 编程语言：Python
  • 开发环境：Jupyter Notebook, VS Code
  • 版本控制：Git
  • 深度学习框架：TensorFlow, PyTorch
  • 自然语言处理库：NLTK, spaCy, Transformers
  • 数据库：MySQL, MongoDB
  • 云服务：AWS, Google Cloud Platform
  • 容器化技术：Docker

此外，您还可以参考黑马程序员提供的Python AI大模型应用开发教程，结合实际操作，加深理解。

最后，不断关注最新的研究论文和技术动态，保持学习的热情和动力。祝您学习顺利，早日成为一名优秀的大模型应用开发/Agent开发者！

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