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AI学习路线图
总体学习进度 0%
模式:
📐
数学基础
线性代数 · 概率统计 · 微积分
2–4 周
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技能清单

进阶
进阶
进阶
🐍
Python编程
Python · NumPy · Pandas · Matplotlib
2–4 周
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技能清单

进阶
进阶
🤖
机器学习
监督学习 · 无监督学习 · 特征工程 · 模型评估
4–8 周
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技能清单

进阶
进阶
进阶
🧠
深度学习
神经网络 · CNN · RNN · Transformer · 注意力机制
4–8 周
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技能清单

进阶
进阶
进阶
💬
LLM 与 NLP
预训练 · Fine-tuning · Prompt Engineering · RAG · Agent
4–6 周
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技能清单

进阶
进阶
进阶
🚀
项目实战
Kaggle 竞赛 · 开源贡献 · 个人项目
持续
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技能清单

进阶
进阶
进阶

关于本路线图

这份路线图适合从零开始系统学习 AI / 机器学习的开发者。每个阶段按顺序推进,但可根据自身基础灵活跳跃。

学习建议

阶段建议时长核心目标
数学基础2–4 周理解 AI 背后的数学直觉
Python编程2–4 周熟练使用数据科学工具链
机器学习4–8 周掌握经典算法与实验流程
深度学习4–8 周理解神经网络与现代架构
LLM 与 NLP4–6 周驾驭大模型应用与微调
项目实战持续积累作品集与工程经验

入门版 vs 进阶版

入门版:专注核心技能,快速建立 AI 学习框架,适合初学者和时间有限的学习者。

进阶版:在入门版基础上新增深度技能点,适合有一定基础、希望系统提升的学习者。

如何使用

提示:不必严格按照顺序,如果已有编程基础可以从第 3 阶段开始。数学基础薄弱也不必担心,边学边补即可。