人工智能与机器学习系统学习规划
人工智能与机器学习——系统学习规划
学习路径规划
阶段一：夯实基础（4-6周）
目标: 掌握Python核心语法、数学基础与数据处理工具
学习内容:
- Python进阶
重点学习面向对象编程、异常处理、文件操作
掌握数据科学库：
NumPy（数组操作）、Pandas（数据分析）、Matplotlib/Seaborn（可视化）推荐书籍:
《Python编程：从入门到实践》（Eric Matthes）
《利用Python进行数据分析》（Wes McKinney）
- 数学基础
线性代数（矩阵运算、向量空间）
概率与统计（贝叶斯定理、分布与假设检验）
微积分（梯度、导数与优化基础）
推荐资源:
Khan Academy 数学课程（免费）
3Blue1Brown《线性代数的本质》系列视频（B站/YouTube）
- 工具与实战
GitHub仓库推荐:
（Jupyter Notebook教程）
阶段二：机器学习入门（8-10周）
目标: 理解经典机器学习算法与模型评估方法
学习内容:
- 机器学习基础
监督学习（线性回归、逻辑回归、决策树、SVM）
无监督学习（聚类、PCA降维）
模型评估（交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵）
- 推荐书籍
《机器学习实战》（Peter Harrington）
《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》（Aurélien Géron）
- 课程与工具
Coursera （必学）
实践库:
Scikit-learn
- GitHub项目
（算法实现与案例）
（手写算法源码）
阶段三：深度学习与框架（8-12周）
目标: 掌握神经网络与主流框架（TensorFlow/PyTorch）
学习内容:
- 深度学习基础
神经网络（前向传播、反向传播）
CNN（图像处理）、RNN（序列数据）
迁移学习与预训练模型
- 推荐书籍
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（斋藤康毅）
《Deep Learning with PyTorch》（Eli Stevens等）
- 框架学习
TensorFlow/Keras 或 PyTorch（二选一优先）
实践项目: 手写数字识别（MNIST）、图像分类（CIFAR-10）
- GitHub资源
（高阶API快速上手）
阶段四：项目实战（4-6周）
目标: 独立完成端到端项目，部署模型
推荐项目:
Kaggle入门竞赛（如 )
中文NLP任务（如 )
开源贡献: 参与GitHub AI项目（如 )
部署工具:
Flask/Django构建API
使用Docker容器化模型
阶段五：持续提升（长期）
- 研究方向
- 计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、强化学习（RL）
- 高级书籍
《深度学习》（Ian Goodfellow）
《统计学习方法》（李航）
- 社区与资源
Papers With Code（跟踪最新论文）
arXiv.org（预印本论文库）
每日学习时间分配示例
| 时间段 | 内容 | 工具/资源 |
|——–|——|———–|
| 前30分钟 | 数学基础复习 | 3Blue1Brown视频/Khan Academy |
| 中间60分钟 | 编码实践 | Jupyter Notebook/GitHub项目 |
| 后30分钟 | 阅读书籍/论文 | 《Hands-On ML》/技术博客 |
GitHub优质仓库推荐
（微软开源课程）
（资源大全）
（官方模型库）
注意事项:
每周至少完成1个小型代码练习，每月1个完整项目
加入技术社群（如Reddit/r/MachineLearning、知乎AI话题）
定期复盘学习成果，调整计划