写给想进AI行业的你：10个AI核心概念

摘要：这两年AI火得不像话，不只是ChatGPT，连平时摸鱼写日报都开始“AI生成”了。作为一个混迹技术圈十几年的程序员，我挑出10个最关键的知识点，写给想入行、转型或创业搞AI产品的你。 1. 机器学习（Machine Learning） AI的大本营，像KNN、

这两年AI火得不像话，不只是ChatGPT，连平时摸鱼写日报都开始“AI生成”了。作为一个混迹技术圈十几年的程序员，我挑出10个最关键的知识点，写给想入行、转型或创业搞AI产品的你。 1. 机器学习（Machine Learning） AI的大本营，像KNN、决策树、SVM、XGBoost这些，解决的是“给你一堆数据，怎么让机器自己归纳出规律”。它是你理解AI最重要的地基。 2. 深度学习（Deep Learning）简单说，就是更复杂、更自动化的机器学习。图像识别、语音识别、ChatGPT这些，背后基本都是深度神经网络撑起来的。 3. 神经网络（Neural Networks）别被名字吓到，它就是一套模仿人脑神经元的数学系统。会用ReLU、Softmax、Backpropagation，就可以训练出一个像样的模型。 4. NLP（自然语言处理）教AI“看得懂”人类语言，是ChatGPT、Claude这类大模型的基础。分词、实体识别、情感分析，全都在这门课里。 5. Transformer 可以说是AI界的iPhone时刻。它让模型能处理大段文本、对话、甚至代码生成。GPT和BERT都靠它崛起。 6. LLM（大型语言模型）就是像ChatGPT那种“能聊天、会写代码”的模型。原理复杂，但用法简单——比如开个API就能让你App多一个“AI客服”。 7. 提示词工程（Prompt Engineering）会写Prompt，效率翻十倍。不会写，ChatGPT永远像个语文老师在胡扯。我私藏一个技巧：加角色设定+输出格式提示，效果暴涨！ 8. 特征工程（Feature Engineering）打比赛、做业务模型时，这一块最能拉开差距。懂业务的程序员，会从数据中“炼金”，不懂的只能等模型瞎蒙。 9. 微调模型（Fine Tuning）大模型虽然强，但不是万金油。用少量领域数据“喂养”它，能大大提升在你业务上的效果，比如做一款专属医生助手App。 10. AI基础设施（AI Infrastructure）别只学算法，还得懂怎么部署。模型再强，没GPU、没缓存、没负载均衡，也跑不动。做产品的人，一定要懂这一层。