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学习路线图

学习路线

从零基础到 AI 工程师的系统化学习路径

1

阶段1

入门基础

2-4 周

学习模块

数学基础什么是 AI机器学习概览

学习目标

建立对人工智能领域的整体认知，掌握线性代数、微积分、概率论等必备数学工具，理解机器学习的基本概念与工作流程。

前置条件

无 — 零基础即可开始

2

阶段2

机器学习核心

4-6 周

学习模块

监督学习无监督学习评估指标数据与特征

学习目标

掌握监督学习与无监督学习的经典算法，理解模型评估指标与数据特征工程，能够独立完成一个完整的建模流程。

前置条件

依赖阶段一

3

阶段3

深度学习基础

4-6 周

学习模块

神经网络基础反向传播优化器正则化训练技巧

学习目标

理解神经网络的工作原理与训练过程，掌握反向传播、优化器与正则化技术，能够搭建并训练简单的多层神经网络。

前置条件

依赖阶段二

4

阶段4

深度学习进阶

6-8 周

学习模块

CNNRNN自注意力TransformerPyTorch 实战

学习目标

掌握 CNN、RNN、自注意力与 Transformer 等主流深度学习架构，熟练使用 PyTorch 框架完成端到端的实战项目。

前置条件

依赖阶段三

5

阶段5

前沿应用

8-12 周

学习模块

大模型生成模型AI Agent向量数据库多模态强化学习MLOps分布式训练

学习目标

跟进大模型、生成模型与 AI Agent 等前沿技术，具备大语言模型应用开发、多模态处理与工程化落地的综合能力。

前置条件

依赖阶段四

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