【零基础入门AI(人工智能)的系统性学习路线】

一、基础准备阶段

1. 数学基础

线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间(推荐《线性代数及其应用》)
概率与统计:贝叶斯定理、概率分布、假设检验(参考《概率论与数理统计》)
微积分:梯度、导数、链式法则(理解反向传播的基础)
优化方法:梯度下降、凸优化(机器学习模型训练的核心)

2. 编程技能

Python:语法、数据结构、面向对象编程(基础语言)
数据处理库:NumPy(数值计算)、Pandas(数据分析)、Matplotlib(可视化)
基础算法:排序、搜索、递归(《算法导论》或LeetCode简单题)

3. 机器学习基础概念

监督学习 vs 无监督学习
过拟合与欠拟合、偏差-方差权衡
交叉验证、评估指标(准确率、召回率、F1值)

二、机器学习阶段

1. 经典算法学习

线性模型:线性回归、逻辑回归
树模型:决策树、随机森林、XGBoost/LightGBM
支持向量机(SVM)
聚类算法:K-Means、DBSCAN
降维:PCA、t-SNE

2. 模型训练与调优

使用Scikit-learn实现全流程(数据预处理→训练→评估)
超参数调优:网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化
特征工程:特征选择、缺失值处理、分箱

3. 实战项目

入门项目:鸢尾花分类、房价预测、手写数字识别
数据集:Kaggle(Titanic、House Prices)、UCI Machine Learning Repository

三、深度学习阶段

1. 神经网络基础

感知机、多层感知机(MLP)
激活函数(ReLU、Sigmoid)、损失函数(交叉熵、MSE)
反向传播与优化器(SGD、Adam)

2. 主流框架

TensorFlow/Keras:快速搭建模型(适合新手)
PyTorch:动态计算图,科研与工业界主流
实践:用CNN实现图像分类(如CIFAR-10)、用RNN处理文本

3. 进阶领域

计算机视觉(CV):目标检测(YOLO)、图像分割(U-Net)
自然语言处理(NLP):Transformer、BERT、GPT
生成模型:GAN、扩散模型(Stable Diffusion)

四、进阶方向(按兴趣选择)

1. 研究方向

强化学习(AlphaGo、自动驾驶)
图神经网络(社交网络分析)
小样本学习、元学习

2. 工程化与部署

模型压缩(量化、剪枝)
部署工具:TensorFlow Serving、ONNX、Flask/Django
云平台:AWS SageMaker、Google AI Platform

3. 行业应用

医疗(医学影像分析)
金融(风控、量化交易)
推荐系统(协同过滤、深度学习召回)

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