跟着Ai学Ai

AI技术知识体系

今天使用traeAi帮我生成一个AI学习计划，不敢相信它居然强大如斯 以下是大纲， 博主会将9大详细学习计划分享给大家

以下是AI制定的学习计划大纲

以下是博主输入的提示词

1 想学习ai大模型，  帮我总结下 目前大模型的分类、特点，以及具体案例。 比如声音同步、 图像一致性、3d建模、游戏等其他所有赛道， 有哪些优质模型 ，帮我列个学习计划

2 帮我列一个详细的学习计划 ， 并且创建学习内容
放置在文件夹lesson/ai下面

3. 具体项目案例的参考资料： 比如声音同步、图像一致性等
以上是按照具体场景分类的，  请提供所有场景 并整理成脑图

4. uthana用ai实现3d角色秒级动捕， 它属于哪类 也完善到文档中
5. 如何用deepseek蒸馏出自己的大模型， 这个属于哪个技术环境 ， 完善到技术学习计划中
6. 为何只生成啦1，2,3 个技术文档，  5~9的技术文档学习计划也详细完善下
7. 数字人项目heygem 属于哪类大模型，  同类有哪些， 完善到学习技术文档
8. 大模型音乐服务有哪些 ， 可以通过语音控制大模型调用本地的音频、视频文件，并播放
9. lesson/ai的技术文档生成一个脑图

1. 机器学习基础

1.1 监督学习

• 分类算法
  • 决策树
  • 随机森林
  • SVM
  • KNN
• 回归算法
  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 多项式回归

1.2 无监督学习

• 聚类算法
  • K-means
  • DBSCAN
  • 层次聚类
• 降维算法
  • PCA
  • t-SNE
  • UMAP

1.3 模型评估

• 评估指标
• 交叉验证
• 过拟合与欠拟合

2. 深度学习

2.1 神经网络基础

• 激活函数
• 损失函数
• 优化器
• 反向传播

2.2 常见网络架构

• CNN
  • LeNet
  • AlexNet
  • VGG
  • ResNet
• RNN
  • LSTM
  • GRU

2.3 深度学习技巧

• 批归一化
• dropout
• 数据增强
• 迁移学习

3. Transformer架构

3.1 核心组件

• 自注意力机制
• 多头注意力
• 位置编码
• 前馈神经网络

3.2 预训练模型

• BERT
• GPT系列
• T5

3.3 应用变体

• ViT
• DETR
• Swin Transformer

4. 自然语言处理

4.1 基础任务

• 分词
• 词性标注
• 命名实体识别
• 句法分析

4.2 高级应用

• 文本分类
• 机器翻译
• 问答系统
• 文本生成

4.3 预训练技术

• Word2Vec
• BERT
• GPT
• RoBERTa

5. 计算机视觉

5.1 图像处理

• 图像分类
• 目标检测
• 语义分割
• 实例分割

5.2 视频处理

• 动作识别
• 目标跟踪
• 视频分割

5.3 3D视觉

• 深度估计
• 3D重建
• 点云处理

6. 多模态学习

6.1 视觉-语言

• 图像描述
• 视觉问答
• 视觉推理

6.2 音频-视觉

• 声音定位
• 音视频同步
• 跨模态检索

6.3 多模态融合

• 早期融合
• 晚期融合
• 混合融合

7. 强化学习

7.1 基础概念

• 马尔可夫决策过程
• 价值函数
• 策略函数

7.2 经典算法

• Q-learning
• DQN
• DDPG
• PPO

7.3 高级主题

• 多智能体
• 分层强化学习
• 逆强化学习

8. 模型部署与优化

8.1 模型压缩

• 量化
• 剪枝
• 知识蒸馏

8.2 推理优化

• TensorRT
• ONNX
• TFLite

8.3 部署平台

• 云端部署
• 边缘计算
• 移动端部署

9. AI应用场景

9.1 音频处理

• 语音合成
• 声音克隆
• 音乐生成
• 音频增强

9.2 计算机视觉应用

• 图像生成
• 目标检测
• 医疗影像
• 视频处理

9.3 自然语言应用

• 智能写作
• 机器翻译
• 问答系统
• 对话系统

9.4 多模态应用

• 数字人
• 虚拟现实
• 增强现实
• 元宇宙

9.5 工业应用

• 智能制造
• 预测性维护
• 质量控制
• 供应链优化