1. 入门阶段
1.1 基础知识
- 数学基础：线性代数、概率论与数理统计、微积分
- 编程语言：Python（推荐）、Java、C++
- 机器学习基础：监督学习、非监督学习、强化学习
1.2 实践工具
- 数据预处理：Pandas、NumPy
- 机器学习库：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
- 可视化工具：Matplotlib、Seaborn
2. 中级阶段
2.1 深度学习
- 神经网络原理：前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）
- 框架应用：TensorFlow、PyTorch
2.2 特征工程
- 特征提取：特征选择、特征提取、特征组合
- 特征选择方法：递归特征消除（RFE）、随机森林特征选择
3. 高级阶段
3.1 高级算法
- 强化学习：Q学习、SARSA、深度Q网络（DQN）
- 迁移学习：预训练模型、迁移学习策略
3.2 模型优化
- 超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化
- 模型评估：混淆矩阵、ROC曲线、AUC值
4. 实践与拓展
- 项目实践：通过实际项目应用所学知识，如自然语言处理、计算机视觉等
- 持续学习：关注AI领域最新动态，如深度学习、自然语言处理等
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