可以，而且别一下子猛堆课。给你一条从零到能做项目的清爽路线（先上手、再系统、最后专项到大模型/工程）。每个阶段都给出最强口碑课程（中英混排课程名保留原文），你照顺序学就行。

0. 预备（1 周）

• Python 科学计算：NumPy → Pandas → Matplotlib（B站/廖雪峰/CS231n作业的 NumPy 足够）
• PyTorch 入门：官方 60-min Blitz 或 Karpathy 的 Neural Networks: Zero to Hero（看 1–3 集会跑 MLP/CNN/RNN）

• 线性代数&微积分最少集：矩阵乘法、特征向量/奇异值、链式法则、梯度下降；概率里把期望、方差、条件概率吃透即可

  只补用得到的；遇到不懂再回补，别在数学里“迷路”。

1. 快速上手（2–3 周）—先能跑起来

1. 《机器学习基础（吴恩达·Machine Learning Specialization）》

   • 作用：把监督/无监督学习“地图”装脑子；理解偏差-方差、正则化、评估方法。
   • 作业：线性回归/LogReg/树模型/聚类都跑一遍，知道什么时候换模型。

2. fast.ai · Practical Deep Learning for Coders（第1–3课）

   • 作用：从“能做”出发，图像/NLP 任务拿预训练模型就能复现 SOTA 的 70–80%。
   • 作业：用你的数据做一个小分类/分割或文本情感分析；学会数据增广、冻结/解冻层、学习率搜寻。

2. 系统基础（3–4 周）—把“为什么”补上

1. Stanford CS231n（Convolutional Neural Networks for Visual Recognition）

   • 作用：从计算图、反向传播、自定义层，到CNN设计与正则化；作业质量极高。
   • 目标：独立实现一个小型CNN并解释每个超参的作用。

2. NLP 基础（两选一）

   • 李宏毅《生成式 AI》（中文、直觉清晰）
   • Stanford CS224n（NLP with Deep Learning）（词向量→注意力→Transformer→训练技巧）
   • 目标：能读懂 Transformer 的层结构、注意力、位置编码；会写一个简化版的文本分类/序列标注。

3. 大语言模型专项（2–3 周）—把 LLM 玩明白

1. Hands-On Large Language Models（O’Reilly）（或 HuggingFace NLP Course 的 LLM 部分）

   • 作用：端到端搞定 提示工程 → RAG → 微调/LoRA → 评测 → 部署。
   • 作业：做一个你的领域问答系统（RAG）：用 Colab T4 + transformers + faiss/chromadb，评测用准确率/覆盖率/幻觉率。

2. Build a Large Language Model (From Scratch)（Sebastian Raschka）

   • 作用：把“黑盒”拆开：数据管线、分词、训练循环、采样策略、对齐（指令微调/RLHF）
   • 目标：能训练一个迷你 GPT，看懂 loss 曲线，知道梯度爆炸/衰减与优化器设置。

4. 工程化与加速（1–2 周）—做成可交付的东西

1. DeepLearning.AI · MLOps/LLMOps 短课 或 Made With ML

   • 作用：数据版本、实验跟踪、可复现、评测基线、上线监控。

2. 加速与部署

   • PyTorch AMP 混合精度、KV-cache、批量化；推理框架（vLLM / TensorRT-LLM）；轻量化（量化、蒸馏、LoRA/QLoRA）。

12 周极简学习表（含可交付里程碑）

• 第 1–2 周：吴恩达专精 + Karpathy 前几节 → 交付：线性回归/LogReg + 一个简单图像/文本分类 Notebook
• 第 3–4 周：fast.ai 前半 → 交付：复现一个 Kaggle 小竞赛 Top 25%
• 第 5–7 周：CS231n + CS224n → 交付：从零实现简化 CNN/注意力模块（PyTorch），写一页技术说明
• 第 8–10 周：Hands-On LLMs → 交付：RAG 小系统（检索/重排/生成/评测），跑在 Colab T4
• 第 11–12 周：Raschka from-scratch + 部署 → 交付：迷你 GPT 训练报告 + 在线 Demo（Gradio/Streamlit）

工具栈清单（直接抄）

• 环境：Python 3.10+，Jupyter/VSCode；conda 或 uv 管理环境
• 核心框架：pytorch，transformers，datasets，accelerate
• 检索/RAG：faiss / chromadb，sentence-transformers
• 可视化/实验管理：matplotlib/wandb
• 部署：gradio/streamlit，可选 vllm/tensorrt-llm
• GPU：Colab 选 T4 足够入门；显存不够先用 LoRA/QLoRA 与 4bit 量化

学习原则（防走弯路）

• 先成事，后完美：每个阶段都要有“能跑的作品”；遇到数学卡点再回补。
• 小数据先行：用玩具数据把训练-评测-部署串起来，再换真数据。
• 记录实验：固定随机种子 + 保存配置 + 一页结果总结，形成“科研/工程闭环思维”。

如果你告诉我更偏向理论/应用/系统工程哪条，我直接把上面的清单缩成“3 门课 + 1 个项目”的极速路径，并给你一份 Colab 可直接跑的起步模板。