AI学习路线全攻略：从入门到精通（附思维导图+代码实战）

最新推荐文章于 2025-10-25 10:15:00 发布

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#人工智能 #学习 #机器学习 #python #算法 #深度学习

案例2：PyTorch实现MNIST手写数字识别

一、学习路径总览（思维导图框架）

AI学习路径
├── 基础能力
│   ├── 数学基础（线性代数/概率论/微积分）
│   ├── Python编程（语法/数据结构/面向对象）
│   └── 工具链（Anaconda/Jupyter/Git）
├── 机器学习
│   ├── 算法原理（监督/无监督/强化学习）
│   ├── 模型评估（交叉验证/ROC曲线）
│   └── 实战项目（Kaggle竞赛）
├── 深度学习
│   ├── 神经网络（CNN/RNN/Transformer）
│   ├── 框架对比（PyTorch/TensorFlow）
│   └── 前沿模型（BERT/Stable Diffusion）
├── 应用领域
│   ├── 计算机视觉（目标检测/OCR）
│   └── 自然语言处理（文本分类/机器翻译）
└── 工程化进阶
    ├── 模型部署（Docker/ONNX）
    └── 生产优化（CUDA加速/分布式训练）

二、核心模块详解（表格+代码）

1. 基础数学知识表

数学分支	核心概念	AI应用场景	学习资源
线性代数	矩阵运算、特征值分解	神经网络权重计算	《线性代数及其应用》
概率论	贝叶斯定理、高斯分布	朴素贝叶斯分类器	《概率导论》
微积分	梯度下降、链式法则	反向传播优化	《微积分与深度学习》

2. Python工具包对比表

工具包	核心功能	适用场景	代码示例
NumPy	多维数组运算	矩阵计算加速	`np.array([[1,2],[3,4]])`
Pandas	数据清洗与分析	CSV/Excel数据处理	`df = pd.read_csv('data.csv')`
Matplotlib	2D数据可视化	绘制损失曲线	`plt.plot(loss_list)`
Scikit-learn	机器学习算法库</