个人专属 AI 算法工程师学习计划

🌟 个人专属 AI 算法工程师学习计划

• 熟练掌握 Python 编程和基础算法
• 掌握机器学习、深度学习等核心算法
• 能独立完成一个 AI 项目（如图像分类、目标检测、语音识别等）
• 熟悉主流框架（如 PyTorch、TensorFlow）
• 具备项目部署能力（如边缘端、服务端、Web/API）

🧱 第一阶段：基础夯实（建议 1-2 个月）

🎯 目标：

掌握数学与编程基础，为后续深度学习打好地基。

✅ 学习内容：

• 数学基础

  • 线性代数：矩阵、向量、特征值特征向量
  • 概率论与统计：条件概率、分布、极大似然估计
  • 微积分：导数、偏导、链式法则

• Python 编程

  • 基础语法、函数、类
  • Numpy / Pandas / Matplotlib
  • Jupyter Notebook 使用

内容	推荐资源	目标
Python 编程基础	廖雪峰 Python 教程、Python官方文档	掌握数据结构、函数、类、文件操作
数据结构与算法	《数据结构与算法Python描述》、力扣刷题	掌握排序、查找、递归、图、树、动态规划等
数学基础	《线性代数》《概率论与数理统计》《高等数学》B站教学	线性代数 + 概率统计（重点）

🔗 推荐资源：

• 3Blue1Brown - 线性代数动画讲解
• Khan Academy - 概率与微积分
• Python官方教程
• B站：小土堆、廖雪峰 Python 教程

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⚙️ 第二阶段：机器学习（建议 2-3 个月）

🎯 目标：

掌握主流算法，能实现基本项目。

✅ 学习内容：

• 常见算法：线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、随机森林、SVM、K-Means、PCA
• 模型评估指标：混淆矩阵、AUC、Precision/Recall、交叉验证
• 实战平台：Kaggle / 天池

🔗 推荐资源：

• 周志华《机器学习》教材
• sklearn 官方文档
• 吴恩达《机器学习》课程（Coursera）

内容	推荐资源	目标
机器学习概论	Andrew Ng《Machine Learning》课程（Coursera）	掌握监督/非监督/聚类/回归/分类等概念
Scikit-Learn 实战	官方文档 + 实战项目	熟悉 sklearn 数据预处理、模型训练与评估流程

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🤖 第三阶段：深度学习（建议 3-4 个月）

🎯 目标：

具备训练神经网络的能力，理解主流模型结构。

✅ 学习内容：

• 深度学习基础：感知机、前向传播、反向传播
• 网络结构：CNN、RNN、LSTM、Transformer
• 框架学习：TensorFlow / PyTorch（二选一精通）
• 实践项目：图像分类、人脸识别、语义分割等

🔗 推荐资源：

• 吴恩达深度学习五门课（DeepLearning.AI）
• PyTorch 官方教程
• Stanford CS231n、CS224n

内容	推荐资源	目标
深度学习基础	吴恩达深度学习五门课（DeepLearning.ai）	理解神经网络、反向传播、优化器、激活函数等
PyTorch 或 TensorFlow	官方教程 +《动手学深度学习》	掌握模型搭建、训练、保存、调优流程
项目实战	图像分类、目标检测、小项目挑战	独立完成2~3个项目：猫狗分类、手写数字识别等

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🧠 第四阶段：算法工程实战（建议 2-3 个月）

🎯 目标：

掌握模型部署、优化与工程实现，向“算法工程师”靠拢。

✅ 学习内容：

• ONNX、TensorRT、RKNN 等推理框架
• 模型压缩（剪枝、量化）
• 多平台部署（边缘设备如 RK3588、Jetson）
• 接入 C++/API / 服务化部署（FastAPI / Flask）

🔗 推荐资源：

• RKNN ToolKit 官方文档
• Jetson Nano 深度学习实战课程
• AI推理部署资源合集（GitHub）

内容	推荐资源	目标
模型部署	Flask/FastAPI、ONNX、TensorRT、RKNN	学会将模型部署到 Web 或边缘设备
边缘计算实战	RK3588、Jetson、树莓派等设备	实现部署 + 低功耗运行优化
工程能力提升	GitLab CI/CD、Docker、VS Code、PyCharm	提升团队协作与工程部署能力

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🧪 第五阶段：简历 + 项目 + 认证（1-2 个月）

🎯 目标：

完成从学习到就业的过渡。

✅ 行动建议：

• 做 1-2 个完整的项目（推荐图像识别、目标检测、语音识别）
• 开源贡献（GitHub、优快云 博客）
• 参加比赛（Kaggle / 天池）
• 认证考试：华为 HCIA-AI、AICA（人工智能能力认证）

内容	推荐资源	目标
自然语言处理（NLP）	BERT、Transformers、ChatGPT原理	掌握文本处理、情感分析、对话系统等
计算机视觉（CV）	YOLOv5、OpenCV、MaskRCNN	掌握图像检测、分割、追踪等
大模型 LLM	ChatGLM、LLaMA、LangChain 等	了解 AI 前沿，具备大模型微调能力

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📆 总体时间线建议（可调整）

阶段	时间周期	是否可跳过
基础夯实	1-2个月	否
机器学习	2-3个月	否
深度学习	3-4个月	否
工程实战	2-3个月	否
项目与就业	1-2个月	否

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🧠 建议与方法

• 每日坚持 1~3 小时学习，规划打卡
• 强调动手能力，每阶段都要有项目输出
• 学会使用 Git/GitLab 管理代码
• 尝试写博客或发布在 优快云/知乎总结
• 持续关注 AI 领域动态与岗位要求

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🚀 推荐实战项目

项目名称	涉及方向
手写数字识别（MNIST）	CNN、分类
垃圾分类助手	图像识别、部署
人脸识别门禁系统	OpenCV、识别+部署
Chatbot 聊天机器人	NLP、对话系统
边缘端目标检测	YOLOv5 + RKNN + RK3588