python后端转AI学习路线

python后端转AI学习路线

本人情况：一年JAVA后端、两年python后端工作经验，有一定数学基础（高数不错、线代不行），有python基础和进阶技能并掌握pandas等数据处理工具（Numpy\Matplotlib用过但不熟），如果没有python基础建议学完数学基础学一下python，再去学习机器学习。

学习计划概览：

• 总学习时间：5个月（150天）
• 每天学习时长：平均2小时，周末增加到3小时
• 学习阶段：数学基础（简化版）> 机器学习 > 深度学习 > 自然语言处理（NLP）> 数据处理工具

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第1个月：数学基础（简化版）

时间安排：2月10日 - 3月10日

内容：

1. 线性代数（5天）
   • 向量、矩阵、矩阵运算
   • 特征值、特征向量
2. 概率论（5天）
   • 概率分布（正态分布、二项分布等）
   • 条件概率、贝叶斯定理、期望和方差
3. 优化基础（5天）
   • 梯度下降法、学习率、优化方法
   • 目标函数和损失函数
4. 复习与应用（5天）
   • 小练习，回顾之前学习的数学概念

每天学习时长：

• 平日：每天2小时，学习和练习数学概念
• 周末：每天3小时，做总结和更多应用题

超链接

1. 线性代数
   • B站： 线性代数精讲
2. 概率论
   • B站： 概率论与数理统计
3. 优化基础
   • B站： 机器学习中的优化方法

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第2个月：机器学习基础

本阶段重点学习机器学习中的经典算法和概念，并完成一些简单的实践。

时间安排：3月10日 - 4月10日

内容：

1. 监督学习（10天）
   • 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树
   • 随机森林、K近邻（KNN）
2. 无监督学习（5天）
   • K-means聚类、主成分分析（PCA）
3. 模型评估与调优（5天）
   • 交叉验证、混淆矩阵、F1分数
   • 网格搜索、随机搜索
4. 机器学习项目实践（5天）
   • 使用 scikit-learn 完成简单的分类或回归任务

每天学习时长：

• 平日：每天2小时，理论学习和实现算法
• 周末：每天3小时，进行机器学习项目实践

超链接

1. 监督学习
   • B站： 机器学习入门课程（李宏毅）
2. 无监督学习
   • B站： 机器学习（无监督学习）
3. 模型评估与调优
   • B站： 机器学习模型评估与调优
4. 实践项目：使用scikit-learn
   • B站： scikit-learn入门教程

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第3个月：深度学习基础

在这个阶段，将学习深度学习的核心内容，并熟悉使用深度学习框架（如 PyTorch）进行实际操作。

时间安排：4月10日 - 5月10日

内容：

1. 神经网络基础（7天）
   • 神经元、激活函数
   • 反向传播、梯度下降
2. 深度学习框架（5天）
   • PyTorch 基础：张量操作、自动求导
   • 构建简单神经网络模型
3. 卷积神经网络（CNN）（7天）
   • 卷积层、池化层、全连接层
   • CNN 应用于图像分类任务
4. 深度学习项目实践（3天）
   • 使用 PyTorch 完成图像分类任务

每天学习时长：

• 平日：每天2小时，学习神经网络原理及 PyTorch 基础
• 周末：每天3小时，进行深度学习项目实践

超链接

1. 神经网络基础
   • B站： 神经网络与深度学习（李宏毅）
2. PyTorch基础
   • B站： PyTorch入门教程
3. 卷积神经网络（CNN）
   • B站： 卷积神经网络（CNN）基础与应用
4. 深度学习项目实践
   • B站： 用PyTorch做图像分类

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第4个月：自然语言处理（NLP）基础

这个阶段将专注于自然语言处理的基础知识和技术，掌握文本数据处理和常见的 NLP 模型。

时间安排：5月10日 - 6月10日

内容：

1. 文本预处理（5天）
   • 分词、去停用词、词性标注
   • 词袋模型、TF-IDF
2. 常见的 NLP 任务（7天）
   • 文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）
3. RNN 和 LSTM（7天）
   • 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
   • RNN/LSTM 应用在文本生成、序列标注等任务
4. Transformer 与 BERT（6天）
   • Transformer 架构原理
   • BERT 模型及其应用

每天学习时长：

• 平日：每天2小时，学习NLP的基础概念和模型
• 周末：每天3小时，进行小项目实践，例如情感分析、命名实体识别

超链接

1. 文本预处理
   • B站： - NLP文本预处理教程
2. RNN和LSTM
   • B站： - RNN与LSTM基础
3. Transformer与BERT
   • B站： - Transformer与BERT概述
4. NLP实践项目
   • B站： - NLP情感分析实战

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第5个月：深度学习与 NLP 项目实战

本阶段将重点进行深度学习与 NLP 项目的实战，完成从理论到应用的过渡。

时间安排：6月10日 - 7月10日

内容：

1. 深度学习与 NLP 项目（10天）
   • 完成一个完整的 NLP 项目（如情感分析、文本分类、NER）
   • 使用深度学习技术进行文本分类或语义理解
2. 优化与调试（7天）
   • 对模型进行优化和调优
   • 通过实验提升模型表现
3. 项目展示与总结（3天）
   • 完成一个展示项目，准备展示模型的效果和实验过程

每天学习时长：

• 平日：每天2小时，进行项目开发和优化
• 周末：每天3小时，进行项目展示与总结

超链接

1. 项目实战：情感分析
   • B站： - 使用深度学习做情感分析
2. 项目实战：命名实体识别（NER）
   • B站： - 命名实体识别项目实战
3. 项目总结与优化
   • B站： - 深度学习模型调优与优化

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第6个月：NumPy 和 Matplotlib 学习（补充）

1. NumPy 学习：
   • B站：NumPy 入门教程 - 点击这里
   • 学习 NumPy 数组操作、广播机制、数组切片、线性代数函数等。
2. Matplotlib 学习：
   • B站：Matplotlib 数据可视化教程 - 点击这里
   • 学习绘制基础图表（线性图、散点图、柱状图等）以及复杂的图表定制。