从零开始学AI：新手必学的个核心概念

以下是人工智能领域新手必学的个核心概念及学习路径指南，综合等资源整理： 一、数学基础（AI底层逻辑） 线性代数 核心应用：矩阵运算、向量空间（神经网络权重计算的基础） 学习资源：《Coding the Matrix》、Khan Academy视频 微积分与概率论 核心应用：优化算法（如梯度下降）、贝叶斯推理（概率模型基础） 学习框架：MIT多变量微积分课程 + 可汗学院统计学课程 二、编程能力底座 Python语言核心 必学库：NumPy（科学计算）、Pandas（数据处理） 进阶技能：面向对象编程（深度学习框架开发基础） 数据处理技术栈 关键环节：特征工程构建、数据清洗（占机器学习项目30%时间） 实战工具：Scikit-learn预处理模块 三、机器学习三大范式 监督学习 经典算法：线性回归、支持向量机（SVM） 应用场景：图像分类、股票预测 无监督学习 核心方法：K-means聚类、主成分分析（PCA） 典型应用：用户分群、异常检测 强化学习 学习模式：智能体-环境交互（马尔可夫决策过程） 突破领域：AlphaGo、自动驾驶决策系统 四、深度学习进阶之路 神经网络架构 核心组件：输入层/隐藏层/激活函数（ReLU,Sigmoid） 发展脉络：从感知机到Transformer的演化 计算机视觉技术 里程碑模型：CNN（图像识别）、YOLO（实时目标检测） 学习路径：OpenCV入门 → PyTorch实战 自然语言处理（NLP） 核心技术：词向量（WordVec）、注意力机制 前沿方向：大语言模型（LLM）微调技术 五、工具链与伦理框架 开发框架：TensorFlow（工业级部署）、PyTorch（科研首选） 伦理规范：算法偏见检测、数据隐私保护（GDPR合规） 学习路径建议（参考） 基础阶段（-月）：Python编程 → 线性代数 → 机器学习基础 进阶阶段（-月）：Kaggle竞赛实战 → 深度学习框架专项突破 领域深耕（-月）：选择CV/NLP/RL细分方向，复现顶会论文 建议配合《深度学习》（Ian Goodfellow） + Coursera深度学习专项课程系统学习，初期可借助Google Colab免配置环境快速实践。