在大模型時代，自學AI應用可以從以下幾個方面入手：

一、知識學習

1、理論基礎

數學基礎：線性代數、概率論與數理統計、微積分是AI學習的基石。線性代數中的矩陣運算在神經網絡中有廣泛應用，

機器學習基礎：學習經典機器學習算法，如監督學習的線性回歸、邏輯回歸、決策樹，以及無監督學習的聚類分析和主成分分析等。這些算法可以幫助理解數據模式和模型訓練的基本概念。

深度學習基礎：深入了解神經網絡結構，包括多層感知機、卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)。以圖像識別為例，CNN能夠自動提取圖像中的特征，通過卷積層和池化層的組合，有效識別圖像中的物體。RNN則適用于處理序列數據，如自然語言處理中的文本生成和機器翻譯。

2、AI工具和平臺

編程語言：Python是AI領域最常用的編程語言，因為它有豐富的庫和框架。學習Python的基本語法和數據處理能力，然后深入了解用于AI的庫。

深度學習框架：選擇主流的深度學習框架如TensorFlow或PyTorch進行學習。這兩個框架都有詳細的文檔和活躍的社區。

云計算平臺：利用云計算平臺如Google Cloud AI、AWS公共云等，這些平臺提供了強大的計算資源和預配置的AI環境。可以在這些平臺上進行模型訓練和部署，無需本地配置高性能硬件。

二、實踐項目

1、小型項目起步

簡單的數據集和任務：從公開的小型數據集開始，如鳶尾花數據集(用于分類任務)或波士頓房價數據集(用于回歸任務)。使用所學的機器學習算法構建簡單的模型，通過這些簡單項目，熟悉數據的加載、預處理、模型訓練和評估的基本流程。

Web應用集成：嘗試將AI模型集成到簡單的Web應用中。

2、參與競賽和開源項目

Kaggle競賽：Kaggle是一個著名的數據科學競賽平臺，提供各種類型的數據集和競賽主題，包括圖像識別、自然語言處理等。參與這些競賽可以接觸到真實的復雜問題和大規模的數據，與其他選手交流學習，提升自己的技能。

開源項目貢獻：在GitHub等平臺上尋找感興趣的AI開源項目進行參與。可以從閱讀代碼、查找問題開始，逐漸參與到模型改進、代碼優化等工作中。