AI 体系学习课程
创建日期：2026-05-13。
1. 项目定位
这是一套面向长期学习和工程落地的 AI 体系课程。它不是零散文章合集，也不是只追热点模型的资料库，而是一套从基础认知到生产系统的文档型课程：
AI 基础认知
-> 数学与编程
-> 机器学习
-> 深度学习
-> Transformer 与 LLM
-> Prompt / RAG / AI 应用工程
-> Agent / 评测 / 安全 / LLMOps
-> AI 产品与综合实战
课程默认读者具备工程背景，希望系统掌握 AI 应用、AI Agent 和生产化 AI 系统的设计、实现、评测与上线能力。
2. 使用方式
每个阶段都是一个独立学习单元，至少包含：
- 阶段目标。
- 学习前置条件。
- 核心知识地图。
- 详细讲义大纲。
- 关键概念表。
- 工程案例。
- 常见误区与反模式。
- 阶段练习。
- 项目任务。
- 验收题。
- 延伸阅读。
- 阶段总结。
建议学习方式：
- 先阅读 00-课程总览/AI学习全景图.md。
- 再阅读 00-课程总览/学习路线总表.md。
- 按阶段推进，每学完一个阶段都完成对应练习和验收题。
- 每次恢复工作前先阅读
99-项目管理/PROGRESS.md、TASKS.md、DECISIONS.md和HANDOFF.md。
3. 目录说明
| 目录 | 主题 |
|---|---|
00-课程总览/ | 总体学习地图、路线表、使用说明 |
01-AI全景认知/ | AI、ML、DL、LLM、RAG、Agent 的整体关系 |
02-数学与编程基础/ | 线代、概率、优化、Python、数据处理 |
03-机器学习基础/ | 监督学习、无监督学习、特征工程、评测 |
04-深度学习基础/ | 神经网络、反向传播、PyTorch、常见网络结构 |
05-Transformer与大模型原理/ | Transformer、预训练、对齐、推理与模型能力 |
06-Prompt与上下文工程/ | 指令、结构化输出、上下文组织、Prompt 版本管理 |
07-RAG与知识系统/ | Embedding、检索、Rerank、引用、知识库问答 |
08-AI应用工程/ | 模型 API、流式响应、队列、缓存、成本和前后端体验 |
09-Agent系统设计/ | Agent Loop、工具调用、状态、记忆、规划、人类在环 |
10-评测体系/ | 离线评测、在线评测、轨迹评测、安全评测 |
11-安全与治理/ | Prompt Injection、数据外泄、权限、审计、合规 |
12-LLMOps与生产化/ | Gateway、路由、Fallback、监控、灰度、回滚 |
13-AI产品与业务落地/ | 场景选择、ROI、产品体验、采购与组织落地 |
14-综合实战项目/ | 作品集项目、系统设计、评测报告和答辩材料 |
99-项目管理/ | Agent Team、进度、任务、决策、交接和质量标准 |
4. 长周期协作协议
任何 Agent 或协作者开始前必须先读：
- 99-项目管理/PROGRESS.md（未发布：
99-项目管理/PROGRESS.md） - 99-项目管理/TASKS.md（未发布：
99-项目管理/TASKS.md） - 99-项目管理/DECISIONS.md（未发布：
99-项目管理/DECISIONS.md） - 99-项目管理/HANDOFF.md（未发布：
99-项目管理/HANDOFF.md）
任何 Agent 或协作者结束前必须更新：
PROGRESS.md：完成情况、下一步、阻塞项。TASKS.md：任务状态。DECISIONS.md：新增重要决策。HANDOFF.md：给下一个接手者的上下文摘要。
5. 当前状态
当前处于 第 10 轮：最小可运行 RAG demo 与 09/10/11/12 交叉引用审校已完成。
已完成：
- 创建完整目录结构。
- 创建项目管理记忆文件。
- 创建课程总览文档。
- 创建核心术语表、最终学习建议与作品集路线、外链核对记录。
- 创建 14 个阶段的入口 README。
- 为阶段 01-14 创建独立
参考答案.md。 - 创建 00-课程总览/练习参考答案使用说明.md。
- 创建 99-项目管理/TOPIC_SPLIT_PLAN.md（未发布：
99-项目管理/TOPIC_SPLIT_PLAN.md），明确后续专题拆分优先级。 - 创建 99-项目管理/PUBLISHING_BOUNDARY.md（未发布：
99-项目管理/PUBLISHING_BOUNDARY.md），明确当前不进入agent-docs-site同步边界。 - 创建 14-综合实战项目/项目脚手架/README.md，提供综合项目交付模板。
- 创建 14-综合实战项目/示例项目-企业知识库问答系统/README.md，提供一份填好的 RAG 作品集示例。
- 将 14-综合实战项目/示例项目-企业知识库问答系统/README.md 扩展为零外部依赖的最小可运行 RAG demo，包含本地知识库、权限过滤、检索、引用、安全拒答和 JSONL eval runner。
- 拆分 09-Agent系统设计 为 5 个专题文件：控制流、工具权限、状态记忆、HITL、轨迹评测。
- 拆分 10-评测体系 为 5 个专题文件：评测集、LLM 结构化输出、RAG、Agent 轨迹、线上门禁。
- 拆分 11-安全与治理 为 5 个专题文件：信任边界、注入防护、数据输出治理、工具权限审计、事故响应与供应链治理。
- 拆分 12-LLMOps与生产化 为 5 个专题文件：模型网关、路由降级、成本缓存、可观测、灰度治理。
- 新增 99-项目管理/CROSS_STAGE_REVIEW.md（未发布：
99-项目管理/CROSS_STAGE_REVIEW.md），完成阶段09/10/11/12的生产闭环交叉引用审校。 - 扩写阶段 01-04：AI 全景认知、数学与编程基础、机器学习基础、深度学习基础。
- 扩写阶段 05-08：Transformer 与大模型原理、Prompt 与上下文工程、RAG 与知识系统、AI 应用工程。
- 扩写阶段 09-12：Agent 系统设计、评测体系、安全与治理、LLMOps 与生产化。
- 扩写阶段 13-14：AI 产品与业务落地、综合实战项目。
已完成第 6 轮总审校的主要收口：
- 对阶段 01-14 做结构、核对日期、模板、链接和术语检查。
- 更新 00-课程总览/学习路线总表.md。
- 新增 00-课程总览/核心术语表.md。
- 新增 00-课程总览/最终学习建议与作品集路线.md。
- 新增
99-项目管理/LINK_AUDIT.md。
后续独立轮次：
- 如果课程继续强化作品集能力，可在阶段 14 demo 上接入真实 embedding、向量数据库、模型网关、trace 和前端入口。
- 如果课程继续做一致性审校，可检查阶段
01-08与13-14之间的衔接，或把生产闭环交叉引用沉淀成专题集合页。 - 如果要发布成站点，需要先按
PUBLISHING_BOUNDARY.md新建独立同步边界，默认排除99-项目管理/。