前端学AI：我的学习路径规划

前端学AI：我的学习路径规划

本文是从一个前端视角出发，通过 DeepSeek 根据我的实际情况去生成一个学习路径规划，后续也会持续介绍我在 AI 应用开发方面的学习路线。

供自己以后查漏补缺，也欢迎同道朋友交流学习。

引言

周末，我参观了2025GDC大会模速空间专场，总体来说感受一般，主要都是大模型的厂商、Maas 的数字人、机器人相关的企业参展，相对应的更侧重于 B 端或 G 端，但 C 端方面比较少。

那其实侧面说明，C 端的市场前景和空间也非常大，同时也说明 C 端也需要大量的 AI 应用开发从业人员。我相信从就业方面来说，C 端应用的场景和市场需求会越来越多。

在目前这个阶段，大部分人的起跑线是相同的，我们可以从前端或后端转型成为全栈 AI 开发者。

那我写这篇文章的目的就是能记录我学习全栈AI开发的过程及相应感想，同时分享给和我经历及背景相似的一些前端开发者，也希望能一起学习一起进步，相互督促。

背景

目前，我有 9 年前端开发经验，精通使用 React、Vue 相关技术栈和生态链，熟悉 NodeJS、NestJS、MySQL，同时了解点 Python 等后端语言。

基于以上的背景，我让 DeepSeek 帮我生成几个适合前端的，学习周期为 3 个月左右的学习计划，同时我也有朋友给我推荐了一些靠谱的学习资料，所以我就开始了我的学习之旅。

全栈AI开发极简路线（12周版）

核心目标

基于React/Next.js + NestJS + Python技术栈，开发一个AI增强的实时协作白板系统，集成手势控制、智能绘图建议、语音纪要生成等模块，最终达到可上线水平。

📌 学习目的与核心价值

维度	目标
技术能力	掌握浏览器 AI 推理、Node.js 服务编排、Python 模型服务化等全栈能力
项目经验	构建一个商业级 AI 应用，覆盖实时协作、模型集成、性能优化等完整流程
求职优势	具备复杂 AI 功能落地经验，可胜任 AI 产品工程师、全栈开发等岗位
认知提升	理解 AI 工程化全流程：数据→模型→服务→前端→监控

📅 12周详细计划

阶段一：基础搭建（第1-4周）

目标：完成白板核心功能 + 首个 AI 模块（手势擦除）

• Week 1-2：技术选型与画布开发
• Week 3-4：手势擦除功能

阶段二：AI功能扩展（第5-8周）

目标：集成智能绘图建议、语音纪要生成

• Week 5-6：智能绘图建议
• Week 7-8：语音纪要生成

阶段三：工程化进阶（第9-12周）

目标：性能优化、监控体系、部署上线

• Week 9-10：性能优化
• Week 11-12：监控体系、部署上线

📊 知识图谱

graph TD
    A[前端] --> B[浏览器AI]
    A --> C[WebSocket]
    B --> D[手势识别]
    B --> E[语音处理]
    C --> F[实时协作]
    F --> G[冲突解决]
    D --> H[Handtrack.js]
    E --> I[Whisper.js]
    G --> J[OT算法]
    H --> K[TF.js]
    I --> L[Transformers.js]

⚠️ 避坑指南

• 内存泄漏: 必须手动释放 TF.js 内存
• 模型安全: 模型 API 添加认证
• 性能陷阱: 使用 Chrome Performance Tab 分析关键指标

🏆 示例项目架构

graph LR
    subgraph 前端
    A[React] --> B[Konva画布]
    A --> C[手势控制]
    A --> D[语音输入]
    end

    subgraph 后端
    E[NestJS] --> F[WebSocket]
    E --> G[Python服务]
    end

    subgraph AI服务
    G --> H[本地模型]
    G --> I[OpenAI API]
    end

    subgraph 基础设施
    J[Redis] --> E
    K[MySQL] --> E
    end

📚 推荐资源

核心文档

• TensorFlow.js模型库
• NestJS微服务指南
• Konva高级技巧

视频课程

• 《浏览器机器学习实战》
• 《全栈AI系统设计》

开源项目

• Excalidraw源码
• AI白板模板

💡 学习策略

• 每日实践：至少 1 小时编码，完成一个小功能点

• 每周复盘：每周末用 Sentry 分析错误日志，优化薄弱环节

• 渐进式迭代：按以下顺序增强功能：

  基础画布 → 实时协作 → 手势擦除 → 语音输入 → AI建议 → 性能优化
  

解读这个全栈学习路线

首先，我还没有按照这个路线图学习，也没有作品，所以没有太多的经验可以分享，也没有具体的作品展示，后续系列博客会逐步分享我的学习心得和成果。

下面我们解读下 deepseek 生成的学习路线。同时分析下 Next.js、NestJS 和 Python 在 12 周 AI 项目里各阶段的核心目标及技术分工。

Next.js：前端与轻量级全栈模块

核心作用：构建用户界面（UI）、处理服务端渲染（SSR/SSG），并实现前后端无缝交互。

具体开发模块：

1. 用户交互界面

   • 开发 AI 应用的可视化界面，例如：
     • 实时数据仪表盘（如模型训练结果展示）
     • 自然语言输入框（如 ChatGPT 式交互界面）
     • 图像/文件上传组件（用于 AI 模型推理）
   • 使用 React + TypeScript 实现动态组件，结合 Tailwind CSS 或 Shadcn/ui 快速构建 UI。

2. 服务端渲染与 API 路由

   • 通过 getServerSideProps 或 getStaticProps 预渲染动态数据（如展示模型预测结果）。
   • 在 pages/api 目录下开发轻量级 API，处理以下逻辑：
     • 用户身份验证（集成 Authing/Auth0）
     • 调用 NestJS 或 Python 服务的代理接口（避免跨域问题）

3. AI 功能的前端集成

   • 部署 TensorFlow.js 或 ONNX 模型，实现浏览器端 AI 推理（如实时图像分类）。
   • 使用 SSE（Server-Sent Events）或 WebSocket 实现流式响应（如大模型逐字生成效果）。

NestJS：后端核心服务与业务逻辑

核心作用：构建高性能、模块化的后端服务，处理复杂业务逻辑和数据流。

具体开发模块：

1. RESTful/GraphQL API 开发

   • 设计以下核心接口：
     • 用户认证与权限管理（基于 JWT、OAuth2）
     • AI 任务队列管理（如提交训练/推理任务）
     • 数据存储与查询（通过 TypeORM/Prisma 操作数据库）

2. 微服务与分布式架构

   • 使用 NestJS 微服务模块拆分功能：
     • 模型推理服务：接收前端请求，调用 Python 模型服务
     • 日志与监控服务：记录 AI 任务状态和性能指标
   • 集成消息队列（如 RabbitMQ/Kafka）实现异步任务处理（如批量数据预处理）。

3. 中间件与安全控制

   • 通过 管道（Pipe） 验证请求数据格式（如校验用户输入的 Prompt）
   • 使用 守卫（Guard） 实现接口权限控制（如限制免费用户调用次数）
   • 集成 Redis 缓存高频数据（如模型配置参数、用户会话）。

Python：AI 模型开发与数据处理

核心作用：专注数据科学和 AI 模型生命周期管理，提供智能化能力。

具体开发模块：

1. 数据处理与特征工程

   • 使用 Pandas/NumPy 清洗和标准化数据（如训练集/测试集划分）
   • 开发自动化数据流水线（如定时爬取外部数据源）。

2. 模型训练与优化

   • 基于 TensorFlow/PyTorch 训练深度学习模型（如 NLP 领域的 BERT、CV 领域的 ResNet）
   • 使用 Scikit-learn 实现传统机器学习算法（如分类、聚类）
   • 集成 MLflow 管理模型版本和超参数。

3. 模型服务化与 API 暴露

   • 通过 FastAPI/Flask 封装模型推理接口（如 /predict 端点）
   • 使用 ONNX Runtime 或 Triton Inference Server 优化模型部署性能
   • 开发异步任务处理（如 Celery 执行耗时推理任务）。

技术协作流程示例

1. 用户提交 AI 任务：

   • Next.js 前端收集用户输入 → 调用 NestJS 的 /api/submit-task 接口
   • NestJS 校验权限并写入任务队列 → 调用 Python 的 /train 接口启动模型训练
   • Python 返回训练进度 → NestJS 通过 WebSocket 推送至前端。

2. 实时数据展示：

   • Python 生成分析报告 → 存储至数据库
   • NestJS 提供 /api/report 查询接口 → Next.js 渲染可视化图表。

3. 边缘端 AI 推理：

   • Python 导出量化模型 → Next.js 通过 TensorFlow.js 在浏览器运行
   • 用户上传图片 → 前端直接本地推理，减少服务器负载。

上面也是 DeepSeek 给我介绍的，但我想我实际学习开发应该没有这么多，或者这么复杂，后面我会根据自己的实际情况来制定学习计划。不过也大概知道了前端 -> 后端 -> AI模型之间是如何交互的了，后续我会分享我的学习和开发交互过程，不过我会先熟悉下各种专业术语去了解更多 AI 方面的知识。

专栏系列

• 前端学AI：我的学习路径规划
• 前端学AI：AI相关概念介绍
• 前端学AI：AI相关平台和工具
• 前端学AI：如何写好提示词（prompt）
• 前端学AI：基于Node.js的LangChain开发-知识概念
• 前端学AI：基于Node.js的Langchain开发-简单实战应用
• 前端学AI：LangChain、LangGraph和LangSmith的核心区别及定位

祝福大家

学习是一个持续的过程，希望大家能够坚持下去，不断的学习，不断的进步。

我会在学习过程中，分享我的学习心得，也希望大家能够一起学习，一路打怪升级。

最后，祝大家学习进步，生活愉快，工作顺利。

参考资料

• AI赋能前端研发从0～1
• 大模型公开课
• 大模型全栈体系学习资料
• Github社区
• DeepSeek专栏合集