學(xué)習(xí)AI大模型需要具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程能力，以下是一些入門學(xué)習(xí)的建議：

1、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識：首先需要了解人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本概念和原理。可以通過在線課程、教材、博客等途徑進行學(xué)習(xí)。

2、掌握編程語言：Python是目前最流行的AI編程語言，建議學(xué)習(xí)Python語言及其相關(guān)的庫和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。

3、學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法：了解常用的機器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。可以通過在線課程、教材、博客等途徑進行學(xué)習(xí)。

4、實踐項目：通過實踐項目來鞏固所學(xué)知識，可以選擇一些開源的機器學(xué)習(xí)項目或者自己動手實現(xiàn)一些簡單的機器學(xué)習(xí)算法。

5、學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)框架：學(xué)習(xí)使用深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，這些框架可以幫助你快速搭建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。

6、閱讀論文：閱讀最新的學(xué)術(shù)論文可以幫助你了解最新的研究成果和技術(shù)進展，可以選擇一些頂級會議和期刊的論文進行閱讀。

7、參加社區(qū)和比賽：參加AI社區(qū)和比賽可以幫助你與其他學(xué)習(xí)者和專業(yè)人士交流和學(xué)習(xí)，同時也可以鍛煉自己的實踐能力。

總之，學(xué)習(xí)AI大模型需要不斷學(xué)習(xí)和實踐，建議多嘗試不同的學(xué)習(xí)方法和途徑，不斷提升自己的能力和水平。