研一开学之际开始做的一些学习规划
目标：成为懂 AI 的全栈开发工程师，不刻意回避任何技术栈
后端
Backend Developer Roadmap: What is Backend Development
1.Go 学习重点
- 基础语法（Go by Example / 官方文档）
- 标准库（net/http、goroutines、channels）
- Web 框架：Gin
- 数据库操作：GORM
- 并发与协程编程（Go 的核心优势）
- 小项目：用 Go 写一个 RESTful API 服务（用户管理、Todo List），对比 Spring Boot 的实现
2.工程强化 - 云服务入门（AWS/GCP：EC2、S3、RDS、IAM）
- Docker Compose 部署 Java + Go + MySQL 服务
- 目标：熟悉常见云端部署流程（CI/CD + Docker），在 K8s 中部署 Go 微服务
前端
Frontend Developer Roadmap: What is Frontend Development?
- React + Next. js（主攻）
- 熟悉 TypeScript（现在大厂前端几乎默认 TS）
- UI 框架：TailwindCSS / Ant Design
- 目标：Go 或 Java 做后端，React 做前端，完成一个小型全栈应用
研一上 (2026 年春节前) 完成前后端工程能力的补齐，同时保持刷题
AI
**AI 基础
- 吴恩达机器学习 + 深度学习课程（不用全刷，重点掌握监督学习/深度学习/Transformer）
- PyTorch 入门（至少会写简单的模型训练和推理）
- NLP 重点：Transformer & Attention（理解原理 + 能跑 demo）
AI 大模型应用
- Hugging Face: Transformers 库（微调、使用 pipeline）
- LLaMA / Mistral 等开源模型部署（Colab 或本地 GPU）
- LangChain 深入（工具调用、Agent、多模型编排）
- 向量数据库（Milvus / Weaviate）
- 项目：
- RAG 应用（文档问答系统）
- 多语言 Chatbot（结合 Go/Java 后端 + React 前端）
AI 大模型微调
- LoRA 微调、PEFT
- 模型推理优化（ONNX、bitsandbytes）
- Hugging Face Accelerate / DeepSpeed（了解即可）
- 将微调模型部署到云端（结合 FastAPI/Go API）
工程项目整合
完成一个端到端项目
- 前端（React/Next. js）
- 后端（Go 或 Java，最好两个都有）
- AI 服务（微调后的大模型）
- 数据库（MySQL + 向量库）
- 云端部署（AWS/GCP）