AI学习路线图：从理论到项目实战

以下是综合多来源整理的AI学习路线图（理论到实战），结合必备知识体系与项目实践路径，帮助学习者系统掌握技能： 一、基础理论阶段（-个月） 数学基础 核心内容：线性代数（矩阵分解/特征值）、概率统计（贝叶斯定理/假设检验）、微积分（梯度优化） 学习建议：通过《深入浅出统计学》等教材入门，结合案例理解公式应用场景。 编程语言 Python优先：掌握语法、数据结构及常用库（NumPy/Pandas/Matplotlib） 进阶工具：Jupyter Notebook调试代码，Anaconda管理环境。 机器学习基础 算法分类：监督学习（线性回归/SVM/决策树）、无监督学习（K-means/PCA）、强化学习（Q-Learning） 学习资源：推荐《机器学习实战》+吴恩达Coursera课程。 二、核心技术深化（-个月） 深度学习框架 TensorFlow/PyTorch：掌握模型构建、训练流程及分布式训练技巧 高阶模块：Keras API（快速原型）、torch.nn （自定义网络）。 核心模型结构 CNN：图像分类（ResNet/YOLO）、RNN/LSTM：时序数据处理 Transformer：NLP任务（BERT/GPT）、大模型微调技术。 工程化能力 数据清洗（缺失值/异常值处理）、特征工程（PCA/Embedding） 模型部署（Docker容器化）、性能优化（量化/剪枝）。 三、项目实战方向（按领域选择） 计算机视觉 案例：工业质检（缺陷检测）、医疗影像分割 工具链：OpenCV图像处理 + MMDetection目标检测框架。 自然语言处理 案例：智能客服（意图识别）、舆情分析（情感分类） 工具链：Hugging Face Transformer + LangChain。 大模型应用 案例：私有知识库问答（RAG）、AI Agent工作流设计 工具链：LangGraph + LlamaIndex。 四、持续学习路径 学术跟踪：关注NeurIPS/ICML等顶会论文，订阅ArXiv每日更新 社区参与：贡献GitHub开源项目（如MediaPipe/LLaMA），参与Kaggle竞赛 职业衔接：构建作品集（GitHub+技术博客），针对性学习企业级框架（如Spark MLlib）。 附：推荐学习资源 系统课程：百度智能云《AI实战路线》、Ai-Learn +案例库 工具包：CSDN整理的Prompt工程指南、知乎AI应用实战营 进阶书籍：《深度学习进阶-自然语言处理》《强化学习实战》 提示：建议通过GitHub-AiLearn 获取完整项目代码，结合理论快速验证模型效果。