# 技术栈（大一上）

1. 深度学习基础概念
   1. pytorch 框架基本操作
   2. 基本库的调用
   3. numpy pandas 的使用
   4. 可视化工具 matplotlib seaborn 的使用
2. 神经网络基础 mlp cnn rnn transformer 的构建和使用（来自于学习了花书和参加字节 AI 青训）
   • 能够独立实现简单深度学习模型。
   • 了解如何调试模型和提升模型性能。
   • 了解对图像和文字进行数据预处理的方法 过拟合与欠拟合的识别与解决 学习率调整方法
   • 会使用基本的损失函数和优化器
   • 会基于 langchain 实现有检索和记忆功能的聊天机器人
3. 工具的使用
   1. 能使用 Streamlit 和 Gradio 等 ui 工具部署机器学习模型
   2. 会使用 docker 部署模型
   3. 会使用 PyQT 制作简单桌面应用
   4. 会使用 sqlite3 库简单进行数据库操作
   5. 会使用 LangChain（一个 AI 工具链）
4. 语言能力
   1. 掌握 Python 的基本语法和常用库 刷了 50 道 python 算法题
   2. 掌握 C 的基本语法和数据结构的基础知识