致程序员：AI百问百答--极客时间课程推荐/优惠

你将获得：

• 100+ 程序员高频 AI 问题解答；
• 50+ 业内顶尖专家的前沿洞见；
• 12+ 常见 AI 领域深度实践指导；
• 从行业全景到学习指南，助力 AI 职业跃迁。

AI 这个日新日异的领域，可能根本不存在完美解法。这门课更像是一本“求生手册”，记录了极客时间专家团队在 AI 浪潮中的真实探索：有人踩坑，有人破局，有人还在摸索。希望这些经验能帮你缓解一点焦虑，至少让你知道：“哦，原来还可以这么干！ ”

那么，这门课可以如何学习呢？

如果你对 AI 技术充满好奇，想了解智能体、多模态、AI 编程等前沿方向的最新进展，可以看第一章。我们会用“人话” 讲清楚这些技术到底能做什么，而不是堆砌晦涩的术语。

如果你正在职业发展的十字路口，比如纠结“传统机器学习知识还管用吗？”“后端程序员转 AI 会不会太晚？”“面试时怎么解释简历上的 Gap 期？”“企业招聘 AI 人才最看重哪些能力？”“如何在简历中把自己的项目经验表达得更充分？”第二、三、四、五章可能更适合你。这里面没有“你应该如何”的说教，只有一群和你一样的普通人，分享他们如何用 AI “加外挂”的故事。

如果你已经撸起袖子在搞 AI 项目，第六章或许能让你少走弯路。我们收集了企业落地 AI 时的常见问题，以及一些值得“抄作业”的实践案例。

最后想说，AI 技术再厉害，终究是人的工具。这门课的真正价值，不在于教会你多少“黑科技”，而在于让你看到：在这个 AI 疯狂刷存在感的时代，总有一群人不是忙着焦虑“饭碗会不会被抢”，而是偷偷把 AI 当成了自己的“创意外挂”——他们用代码写诗、用数据画画、让算法帮自己打工。这哪是什么颠覆啊，分明就是人类“偷懒”智慧的又一次胜利。

希望这门课能成为你技术工具箱里的一把“瑞士军刀”，未必是最核心的那件，但关键时刻或许能帮你撬开一扇新的大门。

开篇词

• 开篇词｜在AI浪潮中，做个会“偷懒”的聪明人

第一章：AI 行业全景

• Q1｜数据底座：如何应对可能的语料库枯竭？
• Q2｜企业：何时/如何开始利用AI能力？
• Q3｜AI-first视角：AI新范式与产品表达
• Q4｜未来：人与AI的关系？
• Q5｜洞察：MCP、A2A解决了什么问题？
• Q6｜Agent：当前发展还存在哪些问题？
• Q7｜通用Agent：未来是否具备存在价值？
• Q8｜微调：是否将因技术发展变得鸡肋？
• Q9｜RAG是否已接近成熟无更多发展空间？
• Q10｜模型架构：多模态理解和生成的区别？
• Q11｜多模态：核心技术挑战是什么？
• Q12｜前沿探索：多模态领域研究热点有哪些？
• Q13｜技术路径：如何快速提升多模态效率？
• Q14｜技术、数据、应用：多模态下一阶段突破？
• Q15｜DeepSeek R1：多模态模型中Reasoning的重要性如何？
• Q16｜无界融合：AI怎样融入日常编程工作流程？
• Q17｜能力边界：生产力提升和新的生产关系下的机遇
• Q18｜效率：AI辅助编程主要解决哪些痛点？
• Q19｜实时推理：这会带来哪些新应用场景？
• Q20｜端侧：算力限制是否为落地的关键瓶颈？
• Q21｜破局：开源霸权还是闭源终局？
• Q22｜关联：大模型发展与RAG技术的关联性？
• Q23｜技术出海：“先本土后海外”or“直接全球化”？
• Q24｜跨境PFM：哪些技术指标比商业数据更关键？
• Q25｜审视：出海前有哪些必做功课？

第二章：AI 工程师相关岗位情况和能力要求

• Q26｜市场：哪些类型的公司在招聘AI人才？
• Q27｜AI团队：是否需要组建独立AI技术团队？
• Q28｜人才画像：AI时代企业对研发人才技能新要求？
• Q29｜AI团队：岗位划分以及配合？
• Q30｜就业：哪些AI方向人才需求更大？
• Q31｜需求：企业对算法人才的要求有？
• Q32｜技能：算法工程师能力要求和发展重点？
• Q33｜差异：AI工程师与AI研究员区别？
• Q34｜转型：后端研发工程师必备AI能力？
• Q35｜价值：后端开发经验于AI系统的优势？
• Q36｜差别：传统开发 vs AI系统设计
• Q37｜技能：后端工程师是否要理解算法细节？
• Q38｜深度：后端工程师对AI算法的具体要求
• Q39｜架构：架构设计师能力要求的变与不变
• Q40｜软件工程：AI会给软件工程体系带来哪些改变？
• Q41｜核心差异：AI后端工程师 vs 纯算法工程师
• Q42｜潜力：AI算法+后端工程师的应用场景
• Q43｜跨界：AI大模型应用项目的产品经理必备能力

第三章：AI 相关学习建议

• Q44｜发展：程序员如何规划学习路径？
• Q45｜新动态：如何持续跟进AI领域最新技术趋势？
• Q46｜技术深化：如何判断哪些内容值得深入学习？
• Q47｜学习目标：AI底层原理是否有必要深入学习？
• Q48｜个人体系：如何选择AI领域各学派？
• Q49｜AI进阶：如何设计学习优先级？
• Q50｜NLP：传统的NLP在Agent开发中还有价值吗？
• Q51｜技术体系：AI全栈工程师的学习路径
• Q52｜学习方法：程序员如何快速转型为AI技术人员？
• Q53｜精进：参与AI开源项目对技术成长的价值
• Q54｜编程语言：AI领域，Python外谁主沉浮？
• Q55｜科研：如何选择Agent相关的研究方向？

第四章：长期规划和职业护城河的构建

• Q56｜10X程序员：如何构建“可迁移”的核心竞争力？
• Q57｜硬核技能：如何才能避免被AI工具所替代？
• Q58｜差异化优势：技术深度如何构建职业护城河？
• Q59｜深度积累：如何用AI扩展技术边界？
• Q60｜工具效能：软技能对AI发展的重要性？
• Q61｜基本功：长期深耕的赛道如何选择？
• Q62｜技术广度：通才or专才？
• Q63｜方向：AI应用领域创业

第五章：求职与面试

• Q64｜面试：大模型相关岗位说明
• Q65｜AI领域如何量化评估开源影响力？
• Q66｜简历：简历中如何更好地阐述项目经验？
• Q67｜自我认知：如何减少“空窗期”带来的影响？

第六章：AI 项目实战经验

• Q68｜AI落地：企业如何有效选择合适的场景？
• Q69｜AI Agent：AI原生应用和Agent的落地场景
• Q70｜AI应用：有哪些AI适合做的业务场景？
• Q71｜投资回报：AI模型带来的业务价值
• Q72｜选型：如何根据业务评估开源大模型性能？
• Q73｜调优：AI调优必备哪些技能？
• Q74｜封装：大模型如何API化？
• Q75｜自然语言：LLM转DSL
• Q76｜安全：商用大模型如何防泄？
• Q77｜Text2SQL：发展现状？挑战何在？
• Q78｜分析：向量库外挂是否冗余？