Java + AI 大模型学习蓝图
2025-12-08 10:48:46 0 举报AI智能生成
本蓝图提供了一套详细的Java + AI学习路径，旨在帮助开发者掌握基于Java的人工智能项目开发。它涵盖了从基础Java编程技能到高级AI算法应用的完整流程。 核心内容包括： - Java基础：涵盖了Java语言的核心特性，如类、对象、接口、异常处理等。 - 高级编程技巧：重点讲解多线程、集合框架、输入输出流以及网络编程。 - AI基础：介绍了机器学习和深度学习的基本概念。 - 应用人工智能：详细介绍了如何使用Java集成流行的AI库和框架，例如Deeplearning4j和TensorFlow Java。 - 实践案例：通过实际案例练习，包括图像识别、自然语言处理和预测分析等，提高实战能力。 - AI工程项目实战：最后，提供完整的AI项目设计和开发过程，帮助学习者构建属于自己的AI应用。 文件类型：建议文件类型为PDF，方便打印和离线阅读，同时也方便在各种设备上阅读。 修饰语：本蓝图的结构清晰，逻辑严谨，内容全面，注重实践，适用性广，是Java开发者向AI领域迈进的理想学习资源。
作者其他创作
大纲/内容
🟥 阶段 1：Java 与计算机基础（第 1–8 周）
模块 1：Java 核心基础（语法 / 基础能力）
要学内容
变量、类型、流程控制
方法、数组、字符串
Java 内存模型概念
📚 推荐教材
⭐视频（最推荐）
黑马程序员《Java 基础入门》（体系最完整）
蓝桥云课《Java 零基础》
📘 书籍
《Head First Java》（入门神器）
《Java 编程思想》（中级可看）
📄 文档
Oracle Java Tutorials - Basic
模块 2：面向对象 OOP（★Java 的核心思想）
要学内容
类/对象
封装、继承、多态（★重点）
接口、抽象类
设计模式基础
📚 推荐教材
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尚硅谷《Java 面向对象》
Derek Banas：Java OOP
📘 书籍
《大话设计模式》
《Head First 设计模式》
模块 3：集合框架（RAG 文档处理必备基础）
要学内容
List / Set / Map
HashMap（★重点：哈希原理）
遍历、排序、比较器
📚 推荐教材
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尚硅谷《集合框架》
韩顺平《Java 数据结构》
📘 书籍
《Java 核心技术 卷 I》集合章
《Effective Java》集合最佳实践
📄 文档
Java Collections Framework Overview
模块 4：异常 & I/O（文本处理、AI 文档输入必用）
要学内容
try/catch/throws
文件读写（★RAG 用得最多）
JSON 解析（Jackson / FastJSON）
📚 推荐教材
⭐视频
黑马《Java IO流》
尚硅谷 IO 章节
📘 书籍
《Java 核心技术 卷 I》IO 章节
模块 5：并发 & 网络基础（AI 服务性能关键）
要学内容
线程、线程池（Executors）
Future/Callable（异步调用模型）
HTTP、REST API（★AI 接口调用核心）
📚 推荐教材
⭐视频
小林 Coding《图解网络 / 图解操作系统》
尚硅谷《JUC 并发入门》
📘 书籍
《Java 并发编程实战》
《图解 TCP/IP》
模块 6：Spring Boot（AI 服务必备框架）
要学内容
Controller / Service / Repository
Bean 注入、AOP、配置文件
构建 REST API
📚 推荐教材
⭐视频（最推荐）
黑马《Spring Boot 入门到实战》
尚硅谷《Spring Boot 全套》
📘 书籍
《Spring 实战（Spring in Action）》
📄 文档
Spring Boot Official Docs
🟧 阶段 2：AI 数学 & 机器学习基础（第 9–16 周）
模块 7：线性代数（★深度学习必须懂）
要学内容
向量、矩阵
点积（★Attention 核心）
矩阵乘法
范数（embedding 相似度基础）
📚 推荐教材
⭐视频（最强）
3Blue1Brown《线性代数的本质》
📘 书籍
Strang《线性代数及其应用》
模块 8：概率与统计（模型输出本质是概率分布）
要学内容
期望、方差
条件概率、贝叶斯
正态分布
随机变量
📚 推荐教材
⭐视频
哈佛 Stat110（有中文字幕）
李永乐概率讲解
📘 书籍
《概率论与数理统计》（浙大版）
《统计学习方法》第 1 章
模块 9：微积分（梯度下降必懂）
要学内容
导数直观理解
梯度下降（★理解模型为什么越来越好）
损失函数
📚 推荐教材
⭐视频
3Blue1Brown《微积分本质》
李永乐：导数讲解
模块 10：机器学习基础（走进 AI 的第一站）
要学内容
监督/无监督
回归 / 分类
过拟合、交叉验证
决策树、随机森林、SVM（理解思想即可）
📚 推荐教材
⭐视频（体系最稳定）
吴恩达《机器学习》课程（强推）
📘 书籍
《统计学习方法》（李航）
《机器学习》（周志华，理论好但较难）
🟨 阶段 3：深度学习 + NLP + Transformer + LLM（第 17–28 周）
模块 11：深度学习基础（神经网络）
要学内容
感知机
MLP 多层网络
激活函数
反向传播（★理解梯度流动）
📚 推荐教材
⭐视频
吴恩达 Deep Learning Specialization
莫烦 Python 深度学习教程
📘 书籍
《动手学深度学习》（Dive into DL）★强烈推荐
《Deep Learning》（花书）
模块 12：RNN / LSTM（理解序列 → 走进 NLP）
要学内容
RNN 结构
长依赖问题
LSTM 改进点
📚 推荐教材
⭐视频
吴恩达 Sequence Models
莫烦 Python LSTM
模块 13：Transformer（★大模型核心）
要学内容（必须掌握 10 点）
Self-Attention
Q/K/V
Multi-head
Position Encoding
LayerNorm
Encoder / Decoder
残差连接
📚 推荐教材
⭐最推荐（世界第一的Transformer入门文）
Jay Alammar《The Illustrated Transformer》（图解 Transformer）
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3Blue1Brown Attention 动画
Yannic Kilcher Transformer 解读
📄 文档
《Attention Is All You Need》原论文
HuggingFace Transformers 文档
模块 14：LLM（大语言模型）核心机制
要学内容
Token（BPE 编码）
预训练（自回归预测）
指令微调 / RLHF
温度 / top-k / top-p
大模型推理机制
📚 推荐教材
⭐最推荐
HuggingFace LLM Course（免费）
斯坦福 CS224N（专业但有讲解）
🎥 视频
B站：阿里通义、清华 NLP 系列讲解
模块 15：Embedding + RAG（检索增强生成 ★大模型应用核心）
要学内容
文档分块 chunk（★最重要）
overlap
embedding
FAISS / Milvus / pgvector
RAG 架构（检索 + 生成）
rerank（排序提升）
📚 推荐教材
⭐最推荐
LangChain RAG 教程
Pinecone《RAG 基础 → 高级指南》
🎥 视频
B站 RAG 入门教程（很多 UP 主讲得非常通俗）
模块 16：大模型微调（LoRA / QLoRA）
要学内容
LoRA 原理
QLoRA（4bit 微调）
数据格式（ShareGPT / Alpaca）
使用 Transformers + PEFT 微调
📚 推荐教材
⭐最推荐
HuggingFace PEFT 教程
Colab：LoRA 训练完整 notebook
🎥 视频
B站：手把手 LoRA 微调教程
HuggingFace 官方视频
🟩 阶段 4：Java + 大模型应用实战（第 29–36 周）
模块 17：Java 调用大模型 API（OpenAI/DeepSeek）
要学内容
HTTP 请求
SSE 流式响应
如何构造 ChatCompletion 请求
统一模型客户端
📚 推荐教材
⭐最推荐
OpenAI 官方 Java 样例（最简洁）
DeepSeek API 文档（齐全）
阿里 Qwen API 文档（含 Java demo）
模块 18：LangChain4j（Java 最强 AI 框架）
要学内容
PromptTemplate
DocumentLoader、Splitter
EmbeddingStore
Retrieval 模块
RAG Pipeline
Agent / Tool（自动化）
📚 推荐教材
⭐最推荐
LangChain4j 官方文档
官方 GitHub 示例项目
🎥 视频
B站：LangChain4j 实战教学（多位 UP）
模块 19：Spring AI（Spring Boot 官方 AI 框架）
要学内容
ChatClient
PromptTemplate
EmbeddingClient
RAG Pipeline
多模型切换配置
📚 推荐教材
⭐最推荐
Spring AI 官方文档
Spring 官方 YouTube 内容
模块 20：Prompt Engineering（提示词工程）
要学内容
System Prompt
Few-shot
输出结构化 JSON
CoT
ReAct（推理 + 工具调用）
📚 推荐教材
⭐最推荐
OpenAI Prompt Guide
DeepSeek Prompt 最佳实践
吴恩达《Prompt Engineering》课程（强推）
模块 21：Java RAG 工程化实现
要学内容
文档入库流程（异步）
Embedding 缓存
检索 rerank
会话管理
Token 成本监控
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⭐最推荐
LangChain4j RAG 示例
Pinecone 高级 RAG 架构指南
模块 22：微调模型部署 & Java 调用自托管模型
要学内容
vLLM 部署
TGI 部署
Ollama 部署（最简单）
Java 调 HTTP/gRPC
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vLLM 文档
HuggingFace TGI 文档
Ollama 文档
模块 23：AI 应用架构设计（工程化）
要学内容
多模型路由
日志与监控
缓存 & 限流
API 权限 & 调用治理
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ByteDance / 阿里 RAG 架构文章
《架构整洁之道》
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