📚 入门基础

  1. 编程基础 - 建议从 Python基础教程 开始，掌握语法与数据处理
  2. 数学工具 - 线性代数、概率统计、微积分是AI的基石，推荐学习机器学习数学基础
  3. 算法原理 - 通过机器学习算法图解理解核心概念

🛠️ 核心技能

  1. 深度学习框架 - 实践TensorFlow和PyTorch，参考深度学习实战指南
  2. 数据处理 - 学习Pandas与NumPy，提升数据清洗能力
  3. 模型调优 - 掌握交叉验证、超参数调校等技巧

🎯 实践项目

  • 图像识别 - 使用深度学习模型进行MNIST手写体分类
  • 自然语言处理 - 尝试BERT模型实现情感分析
  • 强化学习 - 模拟自动驾驶场景训练决策模型

🚀 进阶方向

  1. 研究前沿 - 关注AI技术动态获取最新论文解读
  2. 工程化实践 - 学习模型部署与优化，参考AI工程化手册
  3. 伦理与安全 - 探讨AI技术的社会影响与安全规范

📚 扩展阅读

点击查看完整AI学习资源库 获取更多技术文档与案例分析

机器学习