AI 应用开发校招生学习路线（附关键建议与规避误区）

AI 应用开发校招生学习路线（附关键建议与规避误区）

对于在校大学生，学习 AI 应用开发绝不能绕过传统后端技术，必须先学后端再学 AI 应用开发，并以 Java 为主线循序渐进，才能同时掌握技能并保留求职的退路。

背景与定位

本文是面向在校大学生（尤其是准备春招实习或刚入门的小白）的 AI 应用开发学习路线，为之前发布的通用版 AI 应用开发学习路线的“校招生版本”。作者结合自身求职和工作实际体验，系统说明校招生应如何规划学习路径，并提供具体的学习步骤、技术选型与避坑建议。

作者强调，这期视频专门针对校招生，与之前面向非大学生的视频有明显区别，核心观点包括：

• 不要将 AI 应用开发视为捷径，更不能因此放弃后端开发的学习。
• 建议“先学后端，再学 AI 应用开发”，既有助于深入理解 AI 应用开发知识，也能增加抗风险能力。
• 校招生学习应追求“精”而非“多”，重点是理解透彻核心内容。

核心要点：校招生学习 AI 应用开发的两大前提

1. AI 应用开发 ≠ 可以跳过后端开发

为什么重要：目前 AI 应用开发仍处于初期阶段，开发范式和应用场景都还在探索中。除 AI coding 外，尚未出现非常成熟且商业化成功的场景。因此，当前市场上涌现的 AI 应用开发岗位，本质仍是基于传统互联网业务，使用 AI 大模型技术优化用户体验，或是探索医疗、法律等行业的 AI 应用场景。

依据与事实：

• 面试官大多是从传统后端转岗而来。
• 面试中一定会问到 Redis、微服务 等传统后端面试点。
• 以作者实际工作经验来看，AI 应用开发本质上还是后端开发，只是额外需要了解 Agent 和 RAG 的技术路线。

结论：不要以为选择 AI 应用开发就可以完全抛弃后端技术栈。

2. 先学后端，再学 AI 应用开发

原因：

• 传统后端技术栈能帮助你更好地掌握 AI 应用开发知识。
• 增加抗风险能力：如果面试 AI 应用开发岗位不理想，还可以转向传统后端岗位。
• 趁在校期间时间充裕多学东西，工作后很难有大块时间沉淀知识。

适用条件：适用于校招生，尤其是尚未确定方向的大学生。

学习路线总览

完整的学习路线分为以下几个步骤（学习资料在视频评论区置顶文档中提供）：

1. 选择一门编程语言：强烈建议 Java（首选），时间充裕可加学 Python；备选 Golang。
2. 学习 Java 后端技术栈：重点为 Spring Boot 框架、Redis、消息队列、分布式和微服务。
3. 做传统后端项目：选择有技术难点和挑战的项目，避免烂大街的管理系统和商城项目。
4. 学习 AI 应用开发：先学深度学习基础理论和 Transformer 结构，再学 AI 开发框架（Python 选 LangChain，Java 选 Spring AI），最后学习 RAG 和 Agent 两个重点技术路线，并完成一个包含 Agent 和 RAG 实践的 AI 项目。
5. 算法题：从学习 Java 第一天起每天刷一道 LeetCode，贯穿整个学习过程。

方法步骤与详细解析

步骤一：选择编程语言（Java 为主）

主语言选择建议

学习深度要求

学 Java 绝不能浅尝辄止，不能只学完面向对象就认为自己学会了。面试重点包括：

• 并发编程
• 集合类的源码
• 网络
• IO
• JVM 虚拟机

建议学习方法：

1. 先看教学视频，学会 Java 的基本使用。
2. 结合面经深入钻研上述面试重点。
3. 将面试的问答题与 Java 学习过程结合起来，以加深理解和掌握。

步骤二：学习 Java 后端技术栈

校招考察的后端技术点并非面面俱到，重点包括：

• Spring Boot 框架
• Redis
• 消息队列
• 分布式
• 微服务

说明：后端技术栈内容非常多，但上述内容才是真正的面试重点。学完这些内容后，基本可以算是一名合格的后端程序员。只要技术掌握扎实，面试官通常不会为难你。

学习资料：详见评论区置顶文档。

步骤三：做传统后端项目（非常重要）

项目选择直接决定面试时能否“讲故事”。

项目问答的关键问题

面试官通常会围绕以下两个问题提问：

1. 你的项目有哪些技术难点和挑战？
2. 你是怎么解决这些问题的？

项目选择建议

• 避免：管理系统、商城项目（太烂大街，缺乏技术难点，面试官难以提问）。
• 推荐：选择 1～2 个后端项目深入实践，写入简历中。
• 项目推荐列表：见视频评论区置顶文档（作者会推荐一些优质项目）。

步骤四：学习 AI 应用开发

学习路径分解

1. 深度学习基础理论与网络结构的演进过程——建立理论基础。
2. 学习 Transformer 结构——重点内容，面试常考。
3. 了解大模型的技术原理和基本概念——有时间可深入了解。
4. 学习 AI 开发框架：

• Python → 选 LangChain
• Java → 选 Spring AI

1. 学习 RAG 和 Agent 两个重点技术路线。
2. 完成 AI 项目：项目最好包含 Agent 和 RAG 的实践。

注意事项

• 理论基础（尤其是 Transformer、Embedding 等基本知识）面试中一定会被问到。
• Python 学习 AI 可能更简单，因为 AI 生态资源丰富、资料多；但如果不会 Python 且没时间学，用 Java 影响也不大。
• 目前 AI 应用开发的学习内容不算特别多，校招生重点是理解透彻，追求“精”而非“多”。

步骤五：算法题与计算机基础

算法题

• 从学习 Java 的第一天起，坚持每天刷一道 LeetCode。
• 等学习路线学完后，不会再惧怕算法题。

计算机基础知识

步骤六：设计模式与工具使用

设计模式

• 不必要全学，掌握常用设计模式即可，如：
• 策略模式
• 模板模式
• 单例模式
• 面试中可能会被问到，尤其是自己在项目中真实实践过的话，是简历亮点。
• 面试官可能会追问具体实践方式，要将实践经历准备好。

工具使用

• 工具包括：Git、Maven、Linux 命令。
• 不需要专门花时间学习，找几篇优质博客或问 ChatGPT 即可。
• 核心目标是熟练使用，避免工作后连基本工具都不会用。

补充建议与行动清单

三条重要补充建议

1. 加微信看主页：作者主页有微信号，无需私聊索要。
2. 获取资源看置顶评论：学习资料通常发布在小红书帖子，建议关注作者小红书。
3. 付费咨询：作者目前没有时间免费答疑；付费咨询为永久有效，随时可提问任何问题。

行动清单（校招生速览）

• [x] 确定主语言为 Java（首选），时间充裕选学 Python。
• [x] 学好 Java 基础后，结合面经深入学习并发编程、集合源码、网络、IO、JVM。
• [x] 系统学习 Spring Boot、Redis、消息队列、分布式、微服务。
• [x] 选择并完成 1～2 个有技术难点的传统后端项目，避开管理系统和商城项目。
• [x] 学习深度学习基本理论、Transformer 结构、大模型基本原理。
• [x] 学习 LangChain（Python）或 Spring AI（Java）。
• [x] 掌握 RAG 和 Agent 技术路线，完成一个综合 AI 项目。
• [x] 每天坚持刷一道 LeetCode。
• [x] 学习数据结构；操作系统和计算机网络可按面经突击。
• [x] 掌握常用设计模式（策略、模板、单例）并思考项目实践。
• [x] 熟练使用 Git、Maven、Linux 命令（边用边学即可）。

总结

本学习路线的核心逻辑是：先夯实后端基础，再拓展 AI 应用开发能力，两条腿走路，既不放弃技术深度，又保留求职灵活性。目前 AI 应用开发的岗位虽已出现，但本质仍是后端开发的延伸，传统后端知识在面试中占有不可替代的地位。校招生应结合自身时间，分步骤、分重点地完成以上学习内容，做到“学精不贪多”，才能在春招或秋招中具备真正的竞争力。