Hilo de meng shao (@shao__meng)

[Hoja de ruta práctica] Aprende IA desde cero en 30 días: desde los conceptos básicos hasta la práctica del proyecto Este es un plan de aprendizaje de IA de 30 días compartido por @aigleeson, diseñado para personas sin formación técnica (sin especialización en matemáticas ni informática). A diferencia del enfoque superficial habitual de "acumular enlaces y ver videos", este plan se centra en cultivar la intuición y las habilidades mediante la comprensión conceptual, la creación rápida, la depuración y la generación de aplicaciones, lo que permite integrar la IA en tu flujo de trabajo. Concepto central y diagnóstico del problema: Muchas personas que aprenden IA solo tienen una idea general, sin habilidades prácticas. La solución es un experimento de 30 días, en el que se acumulan habilidades peligrosas mediante pequeños pasos iterativos; es decir, comprender los mecanismos centrales, integrar modelos y determinar la siguiente dirección para estudios posteriores. • Resultado esperado: No convertirse en un "experto en IA", sino poder crear herramientas prácticas, como agentes inteligentes o sistemas de recuperación en flujos de trabajo. El plan de aprendizaje de cuatro semanas se divide en cuatro semanas, con objetivos semanales claros, que combinan lectura, diálogo, programación y reflexión. A continuación, se presenta un desglose por semana: Semana 1: Dominando los conceptos básicos Objetivo: comprender la “lógica subyacente” de la IA y explicarla claramente en un lenguaje sencillo. • Aprenda los elementos centrales: Modelo de lenguaje grande (LLM), tokens, parámetros, entrenamiento vs. inferencia y RAG (Recuperación, Aumento y Generación) vs. ajuste fino. Acción: Leer tres artículos explicativos cuidadosamente seleccionados (uno sobre Transformers, otro sobre RAG y otro sobre Agentes) y dialogar repetidamente utilizando modelos como ChatGPT o Claude, desglosando la terminología y proporcionando ejemplos. El enfoque se centra en desarrollar la intuición, no la memorización. Semana 2: Construye cosas pequeñas Objetivo: Internalizar el conocimiento a través de un modelo de “cableado”. Acción: Crear tres proyectos sencillos, como un agente de preguntas y respuestas para un solo PDF, un asistente de reescritura de texto y un asistente de investigación sobre un tema de interés personal. Priorizar las herramientas sin código o de bajo código e implementarlas en un día. • Restricciones: Cada proyecto no debe exceder las 100 líneas de código o no tener tiempo de codificación los fines de semana; integrar al menos 2 herramientas (como modelo + recuperación); deben ser herramientas prácticas que usted mismo pueda usar. Semana 3: Ve bajo el capó Objetivo: Desarrollar habilidades de depuración desmontando el sistema manualmente. Acción: Céntrese en la implementación de RAG: comprenda la fragmentación, las incrustaciones, las bases de datos vectoriales y el proceso de recuperación. Experimente con el proyecto de la semana 2: modifique el tamaño de la fragmentación, la estrategia de recuperación o el modelo, y observe las diferencias en los resultados. • Características adicionales: Use Python/JS para llamar a la API LLM, analizar la salida JSON y registrar la latencia y el costo. El modelo se transforma de "mágico" a "herramienta". Semana 4: Enfoque en la aplicación y los resultados (especialización + publicación) Objetivo: Transformar el conocimiento en activos reutilizables y evitar el “aprender sin aplicar”. • Acción: Elige una área y profundízala durante 7 días (p. ej., redacción/contenido, análisis de datos, programación, automatización de operaciones). Desarrolla un proyecto de demostración: por ejemplo, un agente inteligente para flujos de trabajo reales, un sistema RAG para bases de conocimiento personales o una microherramienta SaaS. • Resultado: Enseñe a otros: tuitee, grabe videos de Loom o escriba blogs para explicar la pila de tecnología, brindar comparaciones de antes y después y resolución de problemas.