人工智能学习路线（亲测中）

        提示：此路线获取自网络，经历了多次更新和完善，可系统掌握从基础编程到前沿大模型的全栈技能，并具备解决问题的能力。

        注：作者正在亲测中，学习期间的心得体会也会不定期更新，敬情关注。

一、编程基础与Python核心

 1.1 Python语言基础
- 核心内容：
  - 变量、数据类型、运算符、流程控制（if/while/for）
  - 字符串操作、容器（列表/元组/字典）
  - 函数、文件操作（读写/目录管理）、异常处理
- 实战项目：  
  - 聊天机器人（Streamlit+LangChain）

 1.2 Python进阶与高级特性
- 核心内容：
  - 面向对象编程（类/对象/继承）
  - 闭包、装饰器、生成器、正则表达式
  - 网络编程（TCP/Socket）、多线程/进程
- 学习目标：
  - 实现网络通信程序，掌握多任务编程。

 二、数据分析与工程化基础

 2.1 Linux与SQL
- 核心内容：
  - Linux命令（文件管理/权限/vi编辑器）
  - MySQL基础（增删改查、分组聚合、多表查询）
- 学习目标：
  - 熟练操作Linux服务器，独立完成数据库设计与查询。

 2.2 数据分析工具链
- 核心内容：
  - Numpy（数组运算/矩阵操作）
  - Pandas（数据清洗/ETL/透视表）
  - 数据可视化（Matplotlib/Seaborn）
- 实战项目：
  - RFM用户价值分析（数据分组/可视化/业务解读）

 三、机器学习与模型开发

 3.1 机器学习基础
- 核心内容：
  - 算法原理：KNN、线性回归、逻辑回归、决策树、集成学习（随机森林/XGBoost）
  - 模型评估（分类/回归指标）、超参数调优
- 实战项目：
  - 电力负荷预测（时序预测案例）

 3.2 深度学习基础
- 核心内容：
  - PyTorch框架（张量运算/自动梯度/数据加载）
  - 神经网络（激活函数/反向传播/优化器）
  - CNN（卷积层/池化层）、RNN（词嵌入/文本生成）
- 实战项目：
  - CIFAR-10图像分类、基于RNN的文本生成

 四、自然语言处理（NLP）

 4.1 NLP基础技术
- 核心内容：
  - 文本处理（分词/命名实体识别）
  - 词向量（Word2Vec/FastText）
  - 序列模型（LSTM/GRU/Attention）
- 实战项目：
  - 人名分类器、Seq2Seq英译法模型

 4.2 预训练与迁移学习
- 核心内容：
  - Transformer架构（编码器/解码器）
  - BERT微调、FastText文本分类
  - 模型压缩（量化/剪枝/蒸馏）
- 实战项目：
  - 中文分类/填空/句子关系迁移学习案例

 五、大模型开发与应用

 5.1 大模型基础与工具链
- 核心内容：
  - 主流大模型（ChatGPT/ChatGLM/LLaMA）
  - LangChain框架（模型集成/文档检索）
  - RAG检索增强生成、Prompt工程
- 实战项目：
  - 物流知识库问答机器人、金融文本分类

 5.2 大模型微调与部署
- 核心内容：
  - LoRA/P-Tuning微调技术
  - 模型蒸馏、GPTQ量化、vLLM推理优化
- 实战项目：
  - 微博多任务信息抽取、头条新闻分类（DeepSeek/QWen）

 六、综合项目实战

 6.1 垂直领域项目
- 核心项目：
  - 医疗知识图谱（Neo4j+实体抽取/关系抽取）
  - 新零售评价系统（BERT+P-Tuning/PET方法）
  - 虚拟试衣系统（扩散模型+控制因子融合）

 6.2 多模态与AIGC
- 核心内容：
  - Stable Diffusion图像生成（LoRA/DreamBooth）
  - 类Sora视频生成（时空建模/文生视频）
- 实战项目：
  - 图像生成小程序、视频修复与风格迁移

 七、扩展领域（选修）

 7.1 计算机视觉
- 核心内容：
  - 图像分类（ResNet）、目标检测（YOLO）
  - 图像分割（Mask R-CNN）
- 实战项目：
  - 基于PyTorch的图像分类器

 7.2 AI Agent开发
- 核心内容：
  - Function Call（天气查询/数据库操作）
  - GPTs/Assistant API（答疑机器人）
- 实战项目：
  - 自动邮件发送Agent（CrewAI框架）

 八、学习路线执行建议

1. 阶段顺序：  
   按编程基础→数据分析→机器学习→深度学习→NLP→大模型→综合项目逐步推进，确保前置知识扎实。
2. 时间分配：  
   - 基础阶段（1-2月）：Python+数据分析  
   - 进阶阶段（2-3月）：机器学习+深度学习  
   - 高阶阶段（3-4月）：NLP+大模型+项目实战
3. 实践优先：  
   每个技术模块需搭配至少1个实战项目，优先完成文档中列出的核心项目（如聊天机器人、医疗图谱）。

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 技术栈总结
 

领域	核心工具/框架
编程语言	Python、SQL
数据分析	Pandas、Numpy、Matplotlib
机器学习	Scikit-learn、XGBoost
深度学习	PyTorch、TensorFlow
NLP与大模型	Hugging Face、LangChain、ChatGLM
多模态	Stable Diffusion、DALL·E
部署与优化	vLLM、ONNX、模型量化工具（GPTQ）