在大模型时代，自学AI应用可以从以下几个方面入手：

一、知识学习

1、理论基础

数学基础：线性代数、概率论与数理统计、微积分是AI学习的基石。线性代数中的矩阵运算在神经网络中有广泛应用，

机器学习基础：学习经典机器学习算法，如监督学习的线性回归、逻辑回归、决策树，以及无监督学习的聚类分析和主成分分析等。这些算法可以帮助理解数据模式和模型训练的基本概念。

深度学习基础：深入了解神经网络结构，包括多层感知机、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。以图像识别为例，CNN能够自动提取图像中的特征，通过卷积层和池化层的组合，有效识别图像中的物体。RNN则适用于处理序列数据，如自然语言处理中的文本生成和机器翻译。

2、AI工具和平台

编程语言：Python是AI领域最常用的编程语言，因为它有丰富的库和框架。学习Python的基本语法和数据处理能力，然后深入了解用于AI的库。

深度学习框架：选择主流的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行学习。这两个框架都有详细的文档和活跃的社区。

云计算平台：利用云计算平台如Google Cloud AI、AWS公共云等，这些平台提供了强大的计算资源和预配置的AI环境。可以在这些平台上进行模型训练和部署，无需本地配置高性能硬件。

二、实践项目

1、小型项目起步

简单的数据集和任务：从公开的小型数据集开始，如鸢尾花数据集(用于分类任务)或波士顿房价数据集(用于回归任务)。使用所学的机器学习算法构建简单的模型，通过这些简单项目，熟悉数据的加载、预处理、模型训练和评估的基本流程。

Web应用集成：尝试将AI模型集成到简单的Web应用中。

2、参与竞赛和开源项目

Kaggle竞赛：Kaggle是一个著名的数据科学竞赛平台，提供各种类型的数据集和竞赛主题，包括图像识别、自然语言处理等。参与这些竞赛可以接触到真实的复杂问题和大规模的数据，与其他选手交流学习，提升自己的技能。

开源项目贡献：在GitHub等平台上寻找感兴趣的AI开源项目进行参与。可以从阅读代码、查找问题开始，逐渐参与到模型改进、代码优化等工作中。