认识达内从这里开始

若想入门AI，需从基础学习、技术实践、项目实战三个阶段逐步推进，结合系统化学习资源与实战项目积累经验，具体规划如下：

一、筑牢基础：数学、编程与机器学习

1. 数学基础

- 核心课程：线性代数(矩阵运算、特征值分解)、概率论(贝叶斯定理、大数定律)、微积分(梯度下降、链式法则)。

- 学习资源：

- 书籍：《线性代数及其应用》(Gilbert Strang)、《概率论与数理统计》(Khan Academy课程)。

- 实战：用NumPy实现矩阵乘法可视化，基于概率论的蒙特卡洛方法模拟。

2. 编程工具

- Python：掌握基础语法、函数、面向对象编程，通过Codewars等平台练习编程挑战。

- 深度学习框架：学习PyTorch(动态计算图)或TensorFlow，结合官方文档教程实践。

- 开发环境：使用Jupyter构建交互式学习环境，熟悉Git进行版本控制。

3. 机器学习基础

- 算法学习：从线性回归、决策树到SVM，理解监督学习与无监督学习的核心概念。

- 课程推荐：吴恩达《Machine Learning》(Coursera)、斯坦福CS229课程(B站同步资源)。

- 实战项目：用Scikit-learn实现波士顿房价预测，通过Kaggle竞赛(如泰坦尼克号生存分析)积累经验。

二、技术进阶：深度学习与前沿领域

1. 深度学习突破

- 神经网络架构：从前馈网络、CNN(MNIST手写体识别)到RNN(股价预测)，掌握反向传播与激活函数。

- 课程推荐：清华《深度学习与TensorFlow2》(B站精讲)、《Deep Learning Specialization》。

- 框架进阶：学习PyTorch自定义Dataset类、TensorFlow TFX流水线构建，掌握ONNX模型跨平台部署。

2. 前沿技术攻坚

- 生成式AI：实践GAN(生成人脸图像)、Transformer(BERT文本分类)、Diffusion Model(Stable Diffusion图像生成)。

- 大模型工程化：

- 模型压缩：知识蒸馏、量化感知训练。

- 分布式训练：DeepSpeed+ZeRO优化。

- 提示工程：ChatGPT API调用技巧。

- 实战项目：基于LLaMA2构建智能客服系统，使用LangChain开发RAG应用。

3. 多模态与智能体

- 多模态模型：学习智源人工智能研究院Emu3(原生多模态世界模型)，掌握图像、文本、视频的联合训练与跨模态交互。

- AI Agent开发：

- 微软官方课程《AI Agents for Beginners》：涵盖智能体概念、Azure AI服务集成、多智能体协作。

- 实战项目：设计多步骤复杂流程(如旅行规划智能体)，结合环境反馈实现持续改进。

三、项目实战：从开源到商业落地

1. 开源项目参与

- Hands-On Large Language Models：通过近300个定制图表与Jupyter Notebook案例，系统学习LLM从基础到部署的全流程。

- Awesome AI Applications：参考100+实用案例(如金融数据追踪智能体、日历调度助手)，快速掌握企业级应用开发。

2. 竞赛与认证

- Kaggle竞赛：定期参与数据科学竞赛，提升排名并积累项目经验。

- 证书推荐：

- 深度学习工程师认证(如TensorFlow Developer Certificate)。

- 大模型应用开发认证(如阿里云PAI平台认证)。

3. 行业应用深耕

- 垂直领域选择：

- 计算机视觉：YOLOv8目标检测(无人机应用)。

- NLP：GPT-4微调(法律文书生成)。

- 强化学习：DRL在机器人控制中的应用。

- 资源推荐：

- Papers with Code：复现最新论文代码。

- ArXiv Daily：追踪前沿论文动态。

四、持续进化：学习路径与资源整合

1. 系统化学习路线

- 18-24个月全栈计划：

- 基础阶段(1-6个月)：数学、编程、机器学习基础。

- 进阶阶段(7-12个月)：深度学习、特征工程、经典竞赛。

- 前沿阶段(13-18个月)：生成式AI、大模型工程化、智能体开发。

- 应用阶段(19-24个月)：垂直领域深耕、商业化落地。

- 关键要求：保持每周20小时以上有效学习时间，积极参与实际项目开发。

2. 免费资源整合

- 学习资料：

- AI大模型入门思维导图、精品书籍手册、视频教程(如CSDN博客分享)。

- 微软《Generative AI for Beginners》：18节独立课程覆盖生成式AI全流程。

- 工具推荐：

- MindsDB：通过SQL连接数据与AI模型，简化智能应用开发。

- Stable Diffusion WebUI：快速生成AI艺术，辅助视觉内容创作。

3. 社区与职业发展

- 开源贡献：在GitHub参与项目(如LangChain、LlamaIndex)，提升技术影响力。

- 职业路径：

- 初级：模型调参、数据清洗。

- 中级：架构设计、部署优化。

- 高级：算法创新、团队管理。