AI开发 相关岗位的基础知识学习路线

介绍AI开发通用的基础知识学习路线，列举一些经典的书籍，给各位感兴趣的同学梳理一下需要学习的内容。

涉及岗位：

高性能计算/模型部署/大模型推理训练加速/深度学习框架开发/AI编译器

一. 编程语言

C++

• C++ Primer :最重要，基础语法和知识掌握，建议全部看完

• C++ Templates: 模板编程。掌握基础的就可以

• C++ Concurrency In Action：多线程编程。重要，锻炼并行编程的思维。

CUDA

• CUDA编程：基础与实践：入门可以先看看，了解简单概念
• 大规模并行处理器程序设计：英文版 深入学习
• 英伟达官方相关文档：建议有一定基础再看

PYTHON:

• 流畅的python：基础语法掌握即可

二.理论知识

• 计算机体系结构：重要

• 动手学深度学习：了解基本的网络训练流程，反向传播的原理；基本的卷积网络，注意力机制网络结构。不用特别深入，但是要有基本的认识。

三.工具

• 这部分内容属于岗位具体需要掌握的相关内容,根据自己的兴趣或者意向岗位选择性学习

• 通用框架Pytoch,TensorFlow ：选择一个感兴趣的框架搭建网络，从API学起，后续研究底层源码

• 模型部署方向：TensorRT

• 模型训练方向：DeepSpeed