通用的、分阶段的AI学习路线

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阶段 0：准备阶段（基石）

1. 数学基础 (非常重要！)：

   • 线性代数： 向量、矩阵、张量、特征值/特征向量、奇异值分解。几乎所有AI模型的核心。
   • 微积分： 导数、偏导数、梯度（优化算法的核心）、积分（理解概率分布）。
   • 概率论与统计学： 概率分布（特别是高斯分布）、贝叶斯定理、期望、方差、协方差、假设检验、最大似然估计。理解数据不确定性和模型评估的基础。
   • （可选但有益）离散数学、信息论、优化理论： 为特定领域（如算法、强化学习）提供更深基础。
   • 建议： 不必追求数学证明的深度，重点理解概念、几何意义及其在AI中的应用。

2. 编程基础 (工具)：

   • Python： 绝对首选语言。易学、强大的库生态。精通Python语法、数据结构、函数、面向对象编程、文件操作。
   • 关键库：
     • NumPy： 高效数值计算（数组、矩阵）。
     • Pandas： 数据处理与分析利器（表格数据）。
     • Matplotlib / Seaborn： 数据可视化。
   • （可选）基础算法与数据结构： 理解时间/空间复杂度、常用算法（排序、搜索）。
   • 环境： 熟悉使用 Jupyter Notebook/JupyterLab（交互式开发）和 Anaconda（包和环境管理）。

阶段 1：机器学习基础

1. 核心概念： 理解监督学习、无监督学习、强化学习的概念、区别和应用场景。理解过拟合、欠拟合、偏差-方差权衡、交叉验证、评估指标（准确率、精确率、召回率、F1、AUC、RMSE等）。
2. 经典机器学习算法 (理论与实践并重)：
   • 监督学习：
     • 线性回归、逻辑回归
     • 决策树、随机森林、梯度提升树
     • 支持向量机
     • K近邻
   • 无监督学习：
     • K-Means聚类
     • 层次聚类
     • 主成分分析 / 降维技术
     • 关联规则（如Apriori）
3. 工具：
   • Scikit-learn： 核心库，几乎包含上述所有经典算法的优秀实现和工具链（数据预处理、模型选择、评估）。重点掌握其API和Pipeline概念。
4. 重点： 这个阶段的核心是理解不同算法的原理、适用场