小狮AI多模态大模型与硬件开发四阶段课程体系

第一阶段 筑基篇：AI与嵌入式开发基础（4个月）

阶段目标：建立扎实编程基础，掌握数据处理和机器学习核心概念

完整学习内容：

1. Python编程全面掌握
   • Python基础语法：变量、数据类型、运算符、流程控制
   • 核心数据结构：列表、元组、字典、集合、字符串操作
   • 函数编程：参数传递、作用域、lambda表达式、装饰器
   • 面向对象编程：类与对象、继承、多态、封装、特殊方法
   • 异常处理：try-except-finally、自定义异常、异常链
   • 文件操作：文本文件、二进制文件、CSV/JSON处理
   • 模块与包：import机制、标准库常用模块、pip包管理
   • 并发编程：多线程、多进程基础、异步编程概念
2. 开发环境与工程基础
   • Linux基础：常用命令、文件权限、进程管理、Shell脚本编写
   • Git版本控制：commit/branch/merge/rebase、GitHub/GitLab协作
   • 虚拟环境：venv/conda环境管理、依赖文件（requirements.txt）
   • Docker基础：镜像与容器、Dockerfile编写、容器化部署
   • 编辑器熟练：VSCode/PyCharm配置、调试器使用、代码格式化
3. AI数学基础（以应用为导向）
   • 线性代数：向量、矩阵运算、张量概念（理解神经网络数据流动）
   • 概率与统计：条件概率、贝叶斯思想、正态分布（理解模型不确定性与评价指标）
   • 微积分基础：导数、梯度（理解模型优化的核心）
4. 数据处理核心技能
   • NumPy深度学习：数组创建、索引切片、广播机制、矩阵运算
   • Pandas全面掌握：Series/DataFrame、数据清洗、分组聚合、时间序列
   • 数据可视化：Matplotlib基础绘图、Seaborn统计图表、Plotly交互图表
   • 数学基础：线性代数（矩阵、向量、特征值）、概率统计（分布、假设检验）
5. 硬件开发初体验
   • 硬件平台入门：认识树莓派/Jetson Nano等典型AI硬件，完成系统烧录、网络配置、SSH远程登录
   • 嵌入式编程Hello World：在硬件上用Python控制一个LED灯或读取一个按钮信号，理解硬件交互的基本逻辑
6. 机器学习基础实战
   • 监督学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、KNN
   • 无监督学习：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN、PCA降维
   • 模型评估：准确率/精确率/召回率/F1、ROC曲线、交叉验证
   • Scikit-learn全流程：数据预处理、特征工程、管道（Pipeline）、网格搜索

第二阶段 融合篇：深度学习与多模态基础（6个月）

阶段目标：掌握深度学习核心原理，建立NLP和CV基础能力

完整学习内容：

1. 深度学习框架深入
   • PyTorch/TensorFlow二选一精通：张量操作、自动求导、模型定义、训练循环
   • 神经网络基础：全连接层、激活函数、损失函数、优化器
   • GPU编程：CUDA基础、设备管理、并行计算优化
   • 自定义模块：Layer设计、Model封装、checkpoint保存
2. 计算机视觉核心技术
   • 图像处理基础：OpenCV图像读写、色彩空间、滤波变换
   • CNN架构：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet原理与实现
   • 目标检测：R-CNN系列、YOLO系列、SSD原理与代码实现
   • 图像分割：FCN、U-Net、Mask R-CNN、实例分割
   • 图像生成：GAN基础、DCGAN、StyleGAN原理
3. 自然语言处理核心技术
   • 文本预处理：分词、词干提取、停用词过滤、文本向量化
   • 词嵌入技术：Word2Vec（CBOW/Skip-gram）、GloVe、FastText
   • RNN系列：简单RNN、LSTM、GRU、双向RNN、序列到序列
   • Transformer基础：自注意力机制、位置编码、编码器-解码器结构
   • BERT预训练：掩码语言模型、下一句预测、Fine-tuning策略
4. 多模态模型入门与应用
   • 多模态数据表示：特征提取、对齐方法、融合策略
   • 视觉-语言模型：学习CLIP（图文匹配）、BLIP（图文生成）的原理与API调用
   • 多模态理解：学习如何将图像、语音特征与文本对齐，输入给LLM
   • 语音模型：学习Whisper（语音识别）的调用与简单微调。
5. 模型服务化基础
   • 云端API开发：使用FastAPI构建简单的模型推理API服务。
   • 硬件端模型轻量化启蒙：了解ONNX格式、TensorRT或TFLite的基本概念，知晓这是端侧部署的桥梁。

第三阶段 精进篇：嵌入式AI与多模态大模型融合（6个月）

阶段目标：掌握大模型微调部署，构建多模态对话系统

完整学习内容：

1. 大模型架构深入
   • Transformer高级主题：多头注意力、前馈网络、层归一化
   • 模型缩放：参数规模、数据规模、计算规模对性能影响
   • 注意力变体：稀疏注意力、线性注意力、分块注意力
   • 位置编码：绝对位置、相对位置、旋转位置编码
2. 开源大模型实战
   • Llama系列：模型架构、分词器、微调方法（LoRA/QLoRA）
   • ChatGLM系列：对话格式、推理优化、多轮对话管理
   • Qwen系列：视觉语言模型、多模态能力、工具调用
   • 视觉语言模型：BLIP-2、MiniGPT-4、LLaVA架构与训练
3. 模型优化与部署
   • 模型量化：INT8量化、FP16混合精度、量化感知训练
   • 模型压缩：剪枝技术、知识蒸馏、低秩分解
   • 推理优化：算子融合、内核优化、批处理策略
   • 服务化部署：FastAPI/Flask服务编写、并发处理、负载均衡
   • 推理框架：ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO优化
4. 多模态对话系统
   • 提示工程：few-shot prompting、chain-of-thought、role-playing
   • 对话管理：状态跟踪、上下文管理、历史信息维护
   • 工具调用：函数调用规范、工具选择、结果整合
   • 评估方法：人工评估、自动评估指标、A/B测试设计
   • 系统集成：API设计、错误处理、限流降级策略
5. 云端服务架构
   • 后端服务开发：使用Python（Flask/Django）构建稳健的云端服务端，用于接收硬件数据、调度AI模型
   • 任务队列与异步处理：使用Celery + Redis处理耗时的模型推理请求，实现请求异步化
   • 云API集成：在云端服务中集成大语言模型API（如GPT-5）、语音识别API、多模态理解API
   • 对话状态管理：设计简单的基于规则或模型的对话状态机，管理用户会话上下文
   • 上下文管理：学习在云端如何维护和存储多轮对话的上下文信息，并有效地输入给LLM

第四阶段 化神篇：AI硬件集成与系统攻坚（8个月）

阶段目标：掌握边缘AI部署，实现端到端硬件产品开发，理解音频处理流水线：拾音（麦克风）-> VAD -> 网络传输 -> 云端ASR -> 云端大模型处理 -> 云端TTS -> 网络回传 -> 本地播放（扬声器）。

1. 边缘计算与嵌入式AI开发

完整技术栈：

• 嵌入式Linux系统：Buildroot/Yocto系统定制、内核配置、驱动开发
• 交叉编译环境：GCC交叉编译工具链、CMake跨平台编译
• 边缘推理框架：TensorFlow Lite完整应用、PyTorch Mobile部署
• 模型优化技术：量化工具使用、算子支持、模型转换
• 硬件性能分析：性能计数器、功耗测量、热管理
• 资源约束编程：内存池管理、CPU亲和性、实时性保障

2. AI硬件平台深度开发

完整技术栈：

• 主流硬件平台：树莓派全系列开发、NVIDIA Jetson系列开发
• 硬件接口编程：GPIO数字IO、I2C/SPI/UART串行通信、PWM控制
• AI加速器编程：NVIDIA TensorRT、Intel OpenVINO、华为Ascend CL
• 传感器集成：麦克风阵列配置、摄像头驱动、环境传感器、用Python/C++控制硬件
• 硬件抽象层：设备驱动接口、统一设备管理、错误恢复
• 实时系统：RTOS基础、中断处理、优先级调度

3. 实时语音处理系统

完整技术栈：

• 音频硬件：麦克风选型、声学设计、ADC参数配置
• 信号处理：采样定理、傅里叶变换、滤波器设计
• 语音前端：硬件端音频的降噪、语音活动检测（VAD）、回声消除、噪声抑制
• 音频编解码：PCM编码、Opus/AAC压缩、流媒体传输
• 云端ASR集成：百度/阿里/腾讯语音识别API、流式识别
• 语音合成：TTS API调用、音频缓存、播放同步
• 唤醒引擎：Snowboy/Picovoice定制、误唤醒控制

4. 多模态感知融合

完整技术栈：

• 视觉采集：USB/UVC摄像头、CSI摄像头、多摄像头同步
• 视频处理：OpenCV视频捕获、帧处理、编码传输
• 传感器融合：IMU数据、温度湿度、光线传感器
• 特征提取：视觉特征、音频特征、时序特征
• 融合算法：早期融合、晚期融合、混合融合策略
• 上下文建模：场景识别、用户状态、环境感知

5. 云边协同通信架构

完整技术栈：

• 通信协议：MQTT协议栈、CoAP轻量协议、WebSocket双向通信
• 安全机制：TLS/SSL加密、设备认证、访问控制
• 设备管理：设备注册、状态上报、远程控制
• 数据同步：增量同步、冲突解决、数据一致性
• 模型更新：差分更新、版本管理、回滚机制
• 监控系统：设备状态监控、性能指标上报、告警机制

6. 端到端产品化实现

“端-边-云”协同架构。在树莓派或类似开发板上实现：音频采集与播放：使用PyAudio或ALSA库。语音活动检测（VAD）： 使用WebRTC VAD等轻量级库，实现本地唤醒和降噪。网络通信：通过HTTP/WebSocket与云端服务稳定通信。任务调度与多线程：管理录音、发送、接收、播放等并发任务。

完整技术栈：

• 系统架构设计：模块划分、接口定义、数据流设计
• 启动流程：Bootloader、内核启动、应用启动顺序
• 服务管理：Systemd服务配置、进程监控、自动重启
• 存储管理：文件系统选择、日志轮转、数据备份
• OTA系统：升级包生成、校验机制、安全升级
• 对话流水线：
  • 语音唤醒→端点检测→音频传输→ASR转换
  • 文本理解→大模型推理→响应生成→TTS转换
  • 音频播放→状态更新→历史记录
• 性能优化：延迟分析、瓶颈定位、系统调优
• 测试验证：单元测试、集成测试、压力测试、兼容性测试
• 部署流程：镜像制作、批量部署、配置管理、监控部署

技术栈：

• 编程语言：Python 3.9+
• 深度学习框架：PyTorch 2.0+
• 部署框架：FastAPI + Docker
• 硬件平台：树莓派4B+/Jetson Nano
• 云服务：可选阿里云/腾讯云API