# AI初学者学习路径 ## 1. 基础知识 ### 1.1 数学基础 - **线性代数** - 向量和矩阵 - 矩阵运算 - 特征值和特征向量 - **微积分** - 导数和积分 - 偏导数 - 梯度 - **概率论与统计** - 概率分布 - 期望和方差 - 贝叶斯定理 ### 1.2 编程基础 - **Python编程** - 基本语法 - 数据结构（列表、字典、集合等） - 函数和模块 - **数据处理** - NumPy库 - Pandas库 - **可视化** - Matplotlib库 - Seaborn库 ## 2. 机器学习基础 ### 2.1 机器学习概念 - **监督学习** - 回归 - 分类 - **无监督学习** - 聚类 - 降维 - **强化学习** - 基本概念 - Q学习 ### 2.2 机器学习算法 - **线性回归** - **逻辑回归** - **决策树** - **支持向量机（SVM）** - **K近邻算法（KNN）** - **K均值聚类** ### 2.3 模型评估与优化 - **交叉验证** - **过拟合与欠拟合** - **超参数调优** - **模型评估指标** - 准确率 - 精确率 - 召回率 - F1分数 ## 3. 深度学习基础 ### 3.1 神经网络基础 - **感知器** - **多层感知器（MLP）** - **激活函数** - Sigmoid - ReLU - Tanh ### 3.2 深度学习框架 - **TensorFlow** - 基本操作 - 构建神经网络 - **PyTorch** - 基本操作 - 构建神经网络 ### 3.3 卷积神经网络（CNN） - **卷积层** - **池化层** - **全连接层** - **经典CNN架构** - LeNet - AlexNet - VGG - ResNet ### 3.4 循环神经网络（RNN） - **基本结构** - **长短期记忆网络（LSTM）** - **门控循环单元（GRU）** ## 4. 应用与实践 ### 4.1 数据处理与特征工程 - **数据清洗** - **特征选择** - **特征缩放** - **数据增强** ### 4.2 项目实践 - **图像分类** - **文本分类** - **时间序列预测** - **推荐系统** ### 4.3 模型部署 - **模型保存与加载** - **API开发** - **云平台部署** - AWS - Google Cloud - Azure ## 5. 进阶学习 ### 5.1 高级深度学习 - **生成对抗网络（GAN）** - **变分自编码器（VAE）** - **强化学习进阶** - 深度Q网络（DQN） - 策略梯度方法 ### 5.2 自然语言处理（NLP） - **词嵌入** - Word2Vec - GloVe - **序列模型** - Transformer - BERT - GPT ### 5.3 计算机视觉 - **目标检测** - YOLO - SSD - **图像分割** - U-Net - Mask R-CNN ## 6. 资源与社区 ### 6.1 在线课程 - **Coursera** - Andrew Ng的机器学习课程 - Deep Learning Specialization - **edX** - MIT的深度学习课程 - **Udacity** - AI Nanodegree ### 6.2 书籍推荐 - **《机器学习》** by 周志华 - **《深度学习》** by Ian Goodfellow - **《Python机器学习》** by Sebastian Raschka ### 6.3 社区与论坛 - **Kaggle** - **Stack Overflow** - **GitHub** 通过以上路径，AI初学者可以系统地掌握从基础知识到高级应用的全方位技能，逐步成长为AI领域的专家。