从Python到TensorFlow：AI学习路径

以下是从Python基础到TensorFlow实战的完整AI学习路径，结合了编程基础、机器学习理论和框架实践，并参考了多篇开发者的实战经验： 一、Python基础阶段（-周） 核心语法 掌握变量、循环、函数、面向对象编程 重点理解列表推导式、装饰器、异常处理等特性 推荐工具：Jupyter Notebook/PyCharm 数据处理库 NumPy（矩阵运算） Pandas（结构化数据处理） Matplotlib/Seaborn（数据可视化） 二、机器学习基础（-周） 数学基础 线性代数（矩阵运算、特征值分解） 概率统计（贝叶斯定理、分布函数） 微积分基础（梯度计算） 经典算法实践 Scikit-learn实现： from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression().fit(X_train, y_train) 包含线性回归、决策树、SVM等算法 三、TensorFlow入门（-周） 环境搭建 安装Anaconda+TensorFlow（CPU/GPU版本） 验证安装： import tensorflow as tf print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([, ]))) # GPU测试 核心概念 计算图与会话机制 张量操作与自动微分 常用API： tf.Variable() # 变量声明 tf.data.Dataset # 数据管道 模型开发流程 线性回归实战（模拟y=x+的参数学习） MNIST手写数字分类（准确率>30%） 四、深度学习进阶（-周） 神经网络架构 全连接网络设计： model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(, activation=‘relu’), tf.keras.layers.Dropout(.), tf.keras.layers.Dense() ]) 损失函数选择（交叉熵、MSE） 优化器对比（Adam vs SGD） 计算机视觉 CNN实现CIFAR-分类 迁移学习（ResNet/VGG预训练模型） 自然语言处理 LSTM文本生成 Transformer实现机器翻译 五、工程化实践（-周） 模型部署 TensorFlow Serving在线服务 TFLite移动端部署 性能优化 GPU加速策略 混合精度训练 分布式训练 学习资源推荐 类型 推荐内容 来源 书籍 《Python深度学习》《动手学深度学习》 课程 Coursera《深度学习专项课程》 项目库 Kaggle竞赛数据集+Colab云端GPU 注：建议每个阶段配合-个实战项目巩固知识，例如使用OpenCV+TensorFlow实现遥感影像分析，或基于预训练模型开发工业质检系统。