人工智能学习路线规划：如何系统学习AI技术？
1. 明确学习目标与方向
人工智能是一个庞大领域，学习前需明确细分方向：
– 机器学习/深度学习（CV/NLP/语音等）
– AI工程化（模型部署、MLOps）
– AI理论研究（算法创新）
– 行业应用（医疗/金融/制造等）
案例：
某金融从业者选择AI+金融风控方向，优先学习监督学习、时间序列分析，而非计算机视觉技术。
2. 基础能力构建
2.1 数学基础
– 线性代数（矩阵运算、特征值分解）
– 概率统计（贝叶斯定理、分布模型）
– 微积分（梯度下降、优化理论）
2.2 编程能力
– Python（NumPy/Pandas/Matplotlib）
– SQL（数据处理必备）
– Linux基础（服务器环境操作）
重点工具：
Jupyter Notebook（交互式开发）、PyCharm（大型项目）
3. 机器学习核心路径
3.1 入门阶段
– Scikit-learn实战（线性回归/决策树/SVM）
– Kaggle入门竞赛（如Titanic生存预测）
案例：
通过波士顿房价预测项目掌握数据清洗、特征工程、模型调参全流程。
3.2 深度学习进阶
– PyTorch/TensorFlow框架
– 经典网络架构：
– CNN（ResNet/YOLO）
– RNN（LSTM/Transformer）
– GAN（StyleGAN）
重点资源：
《Deep Learning》（Ian Goodfellow）、Fast.ai实战课程
4. 专项领域突破
4.1 计算机视觉
– OpenCV图像处理
– 目标检测（Faster R-CNN）
– 图像分割（U-Net）
案例：
使用Mask R-CNN实现医疗影像的肿瘤区域分割，需掌握数据增强、迁移学习技巧。
4.2 自然语言处理
– BERT/GPT模型微调
– Hugging Face生态
– 知识图谱构建
5. 工程化能力提升
5.1 模型部署
– ONNX格式转换
– TensorRT加速
– 云服务（AWS SageMaker）
5.2 全流程实践
– MLOps工具链（MLflow/Kubeflow）
– A/B测试框架
重点提示：
工业级项目需关注模型监控和迭代机制，如通过Prometheus监控线上模型性能衰减。
6. 持续学习策略
– 跟踪NeurIPS/ICML最新论文
– 复现GitHub热门项目
– 参与AI Challenger等竞赛
—
学习路线图示例：
“`mermaid
graph TD
A[数学/编程基础] –> B[机器学习基础]
B –> C[深度学习框架]
C –> D{细分方向选择}
D –> E[计算机视觉]
D –> F[自然语言处理]
D –> G[强化学习]
E/F/G –> H[工程化部署]
H –> I[行业解决方案]
“`
关键建议：
– 避免”教程陷阱”：学完基础后立即通过项目实践巩固
– 构建作品集：GitHub仓库应包含从数据清洗到模型部署的完整项目
– 加入社区：如Datawhale/AI研习社获取最新学习资源