用AI写代码，怎么问问题啊！？大模型、机器学习入门到实战-CSDN博客

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别让大模型成你的遮羞布！90%开发者被AI坑在『不会问问题』

一位高级工程师描述，他有次带人用AI优化SpringBoot接口，实习生兴奋地说：“大模型生成CRUD这样的基础内容太强了！根本就不用人来干预。”但我注意到生成的代码缺少事务管理，问他为什么不用@Transactional注解，实习生居然反问："那个注解是干什么的？"

是的，现在哪怕基础不牢，也能完成一定规模的开发任务，但是这所带来的最大的问题就是越来越多的开发者遇到问题不知道具体该问什么，只能大段大段的复制代码，寄希望于自己写出的bug就在这一堆代码里面。

所以与其回避AI的错误，不如花费时间在优化和提升上。

那么，我们该如何提升自己的优化能力呢？下面是我们给出的一些建议。

在开始之前，我们为大家准备了人工智能学习路线和200G资料包，需要的看下图

一、打好基础，从机器学习开始

我刚入行那会，机器学习就已经是人工智能的核心所在了。它通过各种精妙的算法，解决分类、预测、聚类等一系列复杂问题。那么机器学习，深度学习以及如今爆火的大模型之间究竟有什么区别？

为了更好的理解，我们以情感分析任务为例进行分析。

假设我们有一个文本情感分析的任务,需要判断一段文本的情感是正面、负面还是中性。下面分别是机器学习、深度学习和大模型的实现方式。

技术根基：机器学习是基石

机器学习训练过程中，为了更好地理解每篇作品的情感倾向，你需要教给计算机一些技巧，比如关注某些关键词汇（如“喜欢”、“讨厌”）或者特定句式（如反问句）。这就是我们所说的特征工程，在机器学习中，我们需要手动挑选那些能帮助我们判断文本情感的特征。

深度学习是进阶

深度学习会逐渐学会如何从整体上把握文章的情感走向，而不仅仅是依赖于个别词语。这就是深度学习的魅力所在——它可以自动地从大量的数据中学习到深层次的信息。

大模型是知识库

而如今大火的 AI 大模型，比如 GPT - 4、DeepSeek 等，实际上是机器学习的进阶版本，属于深度学习的范畴。

这些大模型主要依托神经网络，尤其是PyTorch架构，通过对海量数据进行近乎 “疯狂” 的训练，构建出参数规模达到数十亿甚至万亿级别的超级模型。这赋予了它们强大的泛化能力，能够轻松应对自然语言生成、跨模态理解等极为复杂的任务。

你可以想象成有一位非常博学的老教授，他读过无数本书籍，积累了广泛的知识。当我们遇到难以解决的问题时，只需要向他请教一小部分相关的内容，他就能给出非常专业的建议。

二、为什么一定要从机器学习开始学？—— 从 “工具” 到 “思维” 的双重价值

理解 AI 大模型的底层逻辑

尽管当下大模型备受瞩目，但它的核心依然是机器学习的算法与理论。

正所谓，基础不牢，地动山摇。

以数据预处理为例，在大模型训练之前，我们必须对数据进行清洗和标注，这就需要运用机器学习的数据处理能力，就如同烹饪前要把食材洗净切好，才能做出美味佳肴。

在模型调优阶段，大模型的参数调整、过拟合规避等操作，都是基于机器学习的优化方法，如正则化、交叉验证等，这就好比调试汽车发动机，让它能够稳定高效地运行。解决实际问题的 “万能钥匙”

机器学习能够帮助企业快速实现落地，在资源，算力，时间等条件约束下，用简单模型初步帮助分析，而且通常这些初步分析往往都是准确的。

在企业营销中，我们可以运用聚类算法，如 K - means，对客户群体进行细分，进而制定出精准的营销策略。

在风险控制方面，通过逻辑回归或随机森林算法预测贷款违约概率，能够有效降低坏账风险，为企业资金安全筑牢 “坚固盾牌”。

在预测与优化领域，回归模型可以预测销量，时间序列分析能够预测需求，帮助企业合理优化库存和资源分配，避免浪费，提高运营效率。

适应未来技术迭代的 “底层思维”

在长期的工作实践中，我深刻体会到机器学习让我们学会从数据中寻找答案，而不是仅凭经验 “拍脑袋” 做决策。

AI或许能完成机器学习训练的过程，但不能帮助你理解机器学习的思想，我们要学会的是迁移，应用，赋能。

三、AI都能自己开发了，我们怎么办？

即便如今 AI 大模型风头正盛，但机器学习始终是理解其本质、解决实际问题的基石。

在 AI 代码生成工具已能完成基础代码编写的今天，初学者对机器学习的学习应完成从 "被动使用" 到 "主动掌控" 的认知升级。这种升级体现在三个关键认知维度：

一、理解工具的局限性

AI 辅助编程本质是模式匹配系统，它无法替代人类对业务逻辑的理解。当遇到以下场景时，机器学习知识的重要性将凸显：

数据预处理阶段：面对缺失值处理、特征工程等问题，工具生成的代码可能缺乏领域知识支撑
模型调优环节：超参数优化需要理解偏差方差权衡，这是 AI 工具难以自动完成的决策
异常处理场景：当模型输出不符合预期时，需要从算法原理层面进行诊断

二、建立人机协作新范式

有经验的开发者表示，完全靠AI生成的代码更适合作为快速迭代的起点，更有人表示，在AI生成的“屎山”上迭代还不如在自己搭建好的框架上修改来得快。

不过对于刚入门的小伙伴，AI会是我们学习的最强大脑，我们可以从以下三个阶段去学习：

工具驱动学习：通过 AI 生成基础代码框架，快速验证想法
原理反推学习：对工具生成的代码进行逐行拆解，理解背后的算法逻辑
自主创新学习：在掌握原理后，利用工具进行快速原型开发，形成 "原理→工具→创新" 的闭环

三、面向未来的能力储备

在 AI 编程助手逐步普及的趋势下，以下核心能力将成为职业竞争力的关键：

模型可解释性分析能力
数据质量评估能力
算法与业务场景的适配能力
机器学习系统工程能力（如模型部署、监控）

为此，我们为大家准备了AI学习入门系统课程

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