AI Engineering Hub （免费PDF资料） - 附下载地址

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AI Engineering Hub 是广受欢迎的开源项目，专注于大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）及 AI 智能体应用的系统教程与实战案例。项目能提供深入的理论解析，附有丰富的可执行代码示例，帮助学习者快速掌握核心技能。在 GitHub 上，项目已收获多度认可，核心内容被整理成一部 500 多页的 PDF 手册，极大地方便学习与传播。AI Engineering Hub 面向从入门者到开发者、研究人员在内的广泛群体，积极鼓励社区参与，共同促进 AI 技术的进步与创新。

AI Engineering Hub 课程概览

AI Engineering Hub 提供一套全面且实用的数据科学与机器学习学习资源，内容覆盖从基础到高阶的关键主题。课程主要分为两大板块：

深度学习：包括迁移学习、联邦学习、多任务学习等前沿学习范式，且涵盖混合精度训练、梯度检查点等优化技巧，深入讲解大语言模型的微调与部署策略。
经典机器学习：系统梳理特征工程、回归分析、决策树、聚类等传统方法，结合统计原理与实际案例（如应对数据漂移与缺失值），同时揭示常见误区（如随机分割数据的陷阱）。

资料中提供丰富的数据分析工具使用指南（如 Pandas、SQL）、可视化技巧（如桑基图、QQ图）及 Python 面向对象编程的高级用法。全文通过代码示例、可视化图表与实验对比，兼顾理论与实操，适合不同阶段的学习者。附带的评估工具有助于读者快速定位最需要学习的内容，实现高效提升。

课程核心内容

深度学习

学习范式

迁移学习：利用在相关任务上预训练好的基础模型，通过冻结大部分层并替换最后几层，适应小规模数据集的新任务。
微调：在预训练模型的基础上，对新数据进一步调整部分或全部模型权重，更好地适应目标任务。
多任务学习：设计共享层处理多个相关任务，每个任务拥有独立的输出分支，提升模型泛化能力，节约计算资源。
联邦学习：模型在分散的各用户设备上进行本地训练，将参数更新上传至中心服务器进行聚合，有效保护数据隐私。
主动学习：从少量已标注数据开始训练，模型自动筛选出不确定性高的样本进行人工标注，通过迭代方式优化模型，特别适用标注成本高昂的场景。

运行时与内存优化

动量：通过计算梯度的移动平均值来减少优化过程中的震荡，加速模型收敛。
混合精度训练：在前向传播和梯度计算时使用 float16 以提升速度，在权重更新时使用 float32 保证数值精度，通常需要配合损失缩放技术。
梯度检查点：通过只存储部分层的激活值，在反向传播时重新计算中间结果，牺牲一定计算时间换取显著的内存节省。
梯度累积：在小批量训练中，连续累积多个小批次的梯度后再执行一次权重更新，模拟大批量训练的效果。

多 GPU 训练策略

模型并行：将模型的不同层分布到多个 GPU 上。
张量并行：将单个张量的运算（如大矩阵乘法）拆分到多个 GPU 上并行计算。
数据并行：将同一模型复制到多个 GPU，每个 GPU 处理不同的数据分片，训练完成后同步梯度。
流水线并行：将模型按层分段，采用微批次流水线处理，提高 GPU 的利用率。

其他重要主题

标签平滑：通过调整真实标签的分布，防止模型对预测结果过度自信，提升模型的泛化能力。
焦点损失：通过引入可调节的因子，降低易分类样本在总损失中的权重，缓解类别不平衡问题。
Dropout 工作原理：在训练阶段随机“关闭”一部分神经元，对保留的神经元进行缩放，减少过拟合。
CNN 中的 Dropout 应用注意：由于可能破坏卷积层的空间相关性，通常建议在全连接层使用 Dropout。
隐藏层与激活函数的作用：解释了深度网络中隐藏层如何逐层提取特征，及激活函数如何引入非线性。
训练前数据打乱：确保每个训练批次中的数据顺序是随机的，避免模型学习到无关的顺序模式。

模型压缩

知识蒸馏：用一个大型的“教师”模型指导一个小型“学生”模型的训练，实现模型压缩。
激活剪枝：识别、移除网络中重要性较低的神经元或连接，减少计算量。

部署相关

从 Jupyter Notebook 到生产部署：简化模型从开发环境迁移到生产环境的流程。
生产环境模型测试方法：包括 A/B 测试、影子部署等验证策略。
版本控制与模型注册：系统化管理模型的不同迭代版本，控制生产环境的发布流程。

大语言模型专题

GPU 内存管理：分析训练大型语言模型时的显存占用瓶颈及优化方法。
全模型微调、LoRA 与 RAG 对比：全参数微调资源消耗大；LoRA 通过低秩适配实现高效微调；RAG 通过外部检索动态扩展模型知识。
LLM 微调技术概览：详细介绍适配器微调、前缀微调等多种轻量化微调方法。

经典机器学习

机器学习基础

算法时间复杂度：对比分析 SVM、随机森林等 10 种常用算法的训练与预测时间复杂度。
核心数学概念：梳理 25 个在概率论、线性代数等领域的关键定义。
改进多分类概率模型：介绍 Platt Scaling 等概率校准方法。
模型改进无效的原因：分析数据质量、评估指标选择不当等潜在陷阱。
损失函数汇总：列出逻辑回归、SVM 等 16 种算法的损失函数，及交叉熵、Huber 损失等 10 种常见损失函数的适用场景。
数据集划分：阐述训练集、验证集和测试集的正确使用方式，避免信息泄露。
交叉验证技术：介绍 k 折交叉验证、留一法等五种方法及其应用步骤。
偏差-方差权衡与双下降现象：探讨模型复杂度与泛化误差之间的复杂关系。

统计基础

MLE 与 EM 算法区别：最大似然估计适用于完整数据，EM 算法用在处理存在隐变量的情况。
置信区间与预测区间：解释两者在概念和计算上的差异。
OLS 的无偏性：从数学角度推导普通最小二乘法为何是无偏估计。
分布相似性度量：介绍巴氏距离与马氏距离（后者考虑了数据的协方差结构）。
正态性检验：列举包括 Shapiro-Wilk 检验和 QQ 图在内的 11 种检验数据正态性的方法。
概率与似然：辨析这两个核心概念及其与最大似然估计的联系。
关键概率分布：概述泊松分布、指数分布等 11 种分布在机器学习中的应用。
连续概率分布的常见误解：澄清概率密度函数的真实含义。

特征工程与选择

变量类型：区分名义变量、序数变量、连续变量等 11 种数据类型，指导预处理策略。
周期性特征编码：对小时、星期等特征使用正弦余弦编码，保持其周期性。
特征离散化：将连续特征划分为多个区间，在线性模型中增强鲁棒性。
分类数据编码：比较独热编码、目标编码、哈希编码等 7 种方法的优缺点。
特征重要性评估：通过随机打乱特征值，观察模型性能变化来量化重要性。
探针特征选择：引入随机噪声特征，剔除重要性低于噪声的特征，提升模型泛化性。

回归分析

MSE 的数学特性：均方误差的凸性保证收敛，对异常值敏感。
Sklearn 线性回归无超参数原因：因采用解析解直接求解，无需迭代优化。
泊松回归 vs. 线性回归：泊松回归适用于计数数据，使用对数连接函数。
虚拟变量陷阱：在编码类别变量时，需避免完全多重共线性。
广义线性模型：统一框架，通过连接函数扩展线性回归至多种数据分布。
零膨胀回归：针对包含大量零值的计数数据，结合逻辑回归和泊松回归进行建模。

决策树与集成方法

随机森林压缩：尝试将随机森林的规则提炼为一棵简化的决策树，提升可解释性。
决策树的过拟合倾向：因天生低偏差，需通过剪枝或集成来控制方差。
AdaBoost 原理：迭代调整样本权重，聚焦难样本，组合多个弱分类器。
袋外验证：用随机森林构建时未采样的样本进行验证，无需单独划分验证集。

降维技术

PCA 方差解释：通过选择主成分保留大部分方差，实现降维。
t-SNE 与 PCA 对比：t-SNE 擅长可视化局部结构，PCA 保留全局方差。
核 PCA：通过核函数处理非线性可分数据。

聚类分析

KMeans vs. 高斯混合模型：KMeans 为硬聚类，GMM 为软聚类（概率归属）。
DBSCAN++：优化传统 DBSCAN，减少邻域查询次数，加速计算。
HDBSCAN：层次化 DBSCAN，能自动确定簇数量并识别不同密度的簇。

相关性分析

皮尔逊相关性的局限性：只能度量线性关系，Spearman 相关可捕捉单调关系。
Anscombe 四重奏的启示：强调可视化的重要性，相同的统计量可能对应截然不同的数据分布。

缺失数据处理

缺失机制：区分完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失，采取相应处理策略。
MissForest 插补：使用随机森林模型迭代预测缺失值，适用混合类型数据。

数据分析工具

多工具语法对照：对比 Pandas, Polars, SQL, PySpark 在常见操作（如分组聚合）上的语法差异。
GPU 加速 Pandas：介绍 RAPIDS cuDF 库，用 GPU 并行计算加速数据处理。

SQL 高级操作

半连接：使用 WHERE EXISTS 子句高效筛选存在于另一表中的记录。
慎用 NOT IN：当子查询结果包含 NULL 时可能导致意外结果，推荐使用 NOT EXISTS 或 LEFT JOIN ... IS NULL 替代。

Python 面向对象编程

描述符：通过实现 __get__ 和 __set__ 方法精确控制属性访问，是 @property 等装饰器的底层机制。
PyTorch 中的 forward 调用：解释为何不直接调用 forward() 方法，通过调用模型实例来触发前向传播，保持计算图和钩子机制的完整性。