“专科背景转行AI的真实记录：一份被多家公司认可的学习路径“

3个月学习图谱

阶段1：工具驯化期（第1-30天）

学习逻辑：
"放弃‘从理论学起’的幻想，直接绑定工具-场景-问题三角关系："

工具应用场景解决的具体问题资源链接（2025年有效）LabelImg电商图像标注"标注时总漏掉商品细节"百度智能云-数据工场（免费数据集）飞桨EasyData医疗影像分类"CT影像中肿瘤区域标不准"阿里云天池-肺炎X光标注比赛Python自动化脚本标注质检"重复标注导致数据污染"GitHub搜auto-label-check

关键细节：
"小林发现：工具类学习必须‘带任务驱动’。他每天设定一个‘微小目标’，比如：

• ‘用LabelImg标完50张电动车图片，总结3种常见错误’

• ‘写脚本自动过滤已标注文件，节省20分钟人工检查’"

阶段2：项目实战期（第31-60天）

企业级项目真相：
"2025年AI公司最缺的，是能处理非标需求的标注员。小林的项目选择策略："

1. 冷启动项目：
   "接‘自动驾驶路标识别’标注任务时，发现原始数据存在：

   • 雨天反光导致标线模糊

   • 各国交通标志混用
     他主动整理《特殊场景标注手册》，被采用为团队标准流程"

2. 技术杠杆项目：
   "用Python+OpenCV开发‘标注辅助工具’：