ai_practice/roadmap

学习AI的实践路线图 🧠🚀

1. 基础理论

   • 理解数学基础：线性代数、概率统计、微积分（📚 数学入门指南）
   • 学习计算机科学基础：数据结构、算法、编程逻辑
   • 掌握AI核心概念：监督学习、无监督学习、强化学习等

2. 编程基础

   • 熟练使用Python（💻 Python实践教程）
   • 学习使用Jupyter Notebook进行数据探索
   • 掌握基础库：NumPy, Pandas, Matplotlib

3. 机器学习实践

   • 完成经典算法实现：决策树、SVM、K-means
   • 学习模型评估与调优：交叉验证、过拟合处理
   • 实战项目：房价预测、手写数字识别（📊 项目案例）

4. 深度学习进阶

   • 理解神经网络结构：CNN、RNN、Transformer
   • 使用TensorFlow/PyTorch框架（🧠 框架入门）
   • 探索自然语言处理与计算机视觉应用

5. 扩展阅读

   • 📚 AI技术演进史
   • 🌍 AI伦理与社会影响

提示：建议结合AI实践工具包进行动手实验！