AI培训课程学习路径：从Python到深度学习

一、Python编程基础（-周） 核心语法与工具 掌握Python基础语法（变量、循环、函数、面向对象等） 熟悉开发环境：PyCharm、Jupyter Notebook、Anaconda 学习常用库：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（数据可视化） 项目实践 简单爬虫、数据分析小项目（如科比职业生涯数据分析、信用卡欺诈检测） 二、数学与统计基础（-周） 关键数学领域 线性代数：矩阵运算、特征值分解、SVD 概率论与统计：概率分布、假设检验、最大似然估计 微积分：导数、梯度下降、优化方法 工具应用 使用NumPy实现矩阵运算，Scipy进行统计分析 三、机器学习核心（-周） 基础算法与模型 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM 无监督学习：K-means、DBSCAN、PCA降维 集成学习：XGBoost、Stacking模型 工具与框架 Scikit-Learn库实战（模型训练、调参、评估） Kaggle竞赛案例（泰坦尼克号预测、MNIST识别） 四、深度学习进阶（-周） 核心概念与框架 神经网络基础：前向传播、反向传播、激活函数 框架学习：TensorFlow/Keras、PyTorch（模型构建、训练技巧） 专项技术 计算机视觉：CNN、图像分类（CIFAR-）、目标检测 自然语言处理：RNN、LSTM、Transformer、BERT 生成模型：GAN、VAE、扩散模型 实战项目 人脸识别、语音识别、文本生成（如唐诗生成） 五、综合项目与行业应用（持续实践） 端到端项目 从数据清洗到模型部署的全流程实践（如推荐系统、智能客服） 使用Docker、Flask部署模型 前沿技术探索 大模型微调（如GPT-、LLaMA）、AutoML、强化学习 学习资源推荐 课程平台：Coursera（Andrew Ng深度学习专项课）、CSDN文库、达内教育 工具书：《Python机器学习手册》、《深度学习入门》 社区与竞赛：Kaggle、GitHub、CSDN博客 注意事项 数学与代码并重：数学理解是优化模型的关键，但初期可先掌握核心公式再深入推导。 项目驱动学习：通过实际问题（如信用卡欺诈检测、图像分类）巩固知识。 持续更新：关注顶会论文（NeurIPS、ICML）和行业动态。 如需更详细的课程大纲或项目案例，可参考等来源。