Python+数学基础：AI工程师入门必修课

以下是针对AI工程师入门的Python编程与数学基础学习路径及资源推荐，结合行业需求与高效学习方法整理： 一、Python编程基础（核心工具） 语法与开发环境 学习路径：从变量、数据结构（列表/字典）、控制流（循环/条件判断）到函数与模块，掌握基础语法。 推荐资源： 小甲鱼《零基础入门Python》视频课程（适合零基础） 慕课网《Python入门人工智能》（含实战案例） CSDN《Python人工智能零基础教程》（含项目实战） 核心库与工具 科学计算：NumPy（矩阵运算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（可视化）。 机器学习框架：Scikit-learn（传统算法）、TensorFlow/PyTorch（深度学习）。 开发工具：Jupyter Notebook（交互式编程）、PyCharm（IDE）。 项目实践 从简单项目（如数据清洗、回归分析）逐步过渡到图像分类、文本生成等AI任务。 推荐平台：Kaggle（竞赛）、HuggingFace（NLP模型库）。 二、数学基础（算法底层逻辑） 核心领域与知识点 线性代数：矩阵运算、特征值分解、SVD（用于降维与神经网络）。 概率统计：贝叶斯公式、最大似然估计、假设检验（用于模型评估）。 微积分：导数与梯度下降（优化算法核心）。 最优化理论：凸优化、拉格朗日乘数法（模型训练关键）。 学习资源 课程推荐： 慕课网《人工智能数学基础》（结合Python实战） CSDN《人工智能数学基础视频课程》（分模块讲解） 书籍：《深度学习》（花书）附录、《Pattern Recognition and Machine Learning》。 学习方法 按需学习：先掌握与算法直接相关的公式（如梯度下降），再深入推导。 工具辅助：用NumPy实现矩阵运算，用SymPy验证微积分推导。 三、高效学习建议 边学边练：每学一个数学概念，立即用Python代码实现（如用NumPy计算协方差矩阵）。 参与开源项目：GitHub搜索“awesome+方向”（如“awesome-computer-vision”）获取最新项目。 关注行业动态：阅读顶会论文（如NeurIPS、ICML），通过Paperswithcode复现代码。 四、推荐学习路径 阶段一（-个月）：Python语法 + NumPy/Pandas + 线性代数基础。 阶段二（-个月）：机器学习算法（Scikit-learn） + 概率统计 + 微积分。 阶段三（-个月）：深度学习框架（PyTorch） + 项目实战（CV/NLP方向）。 通过以上路径，可系统掌握AI工程师所需的核心技能。如需具体课程资料，可参考CSDN、慕课网等平台的免费资源。