学习AI应用开发

一、基础铺垫阶段（2-3个月） ‌

1. ‌Python核心语法‌

   • 数据类型、函数、面向对象编程
   • 异常处理、文件操作、模块化开发（建议结合Jupyter Notebook）‌12
   • 重点学习与前端差异化的语法特性（如列表推导式、装饰器）

2. ‌数据处理工具‌

   • 掌握NumPy矩阵运算和Pandas数据清洗‌56
   • 学习Matplotlib/Seaborn数据可视化（与前端D3.js对比学习）

3. ‌数学基础‌

   • 线性代数：矩阵运算、向量空间（核心模型构建基础）‌2
   • 概率统计：分布函数、贝叶斯定理（模型评估关键）‌12
   • 微积分：导数与梯度（优化器原理基础）‌2

‌二、机器学习入门（2个月） ‌

1. ‌Scikit-learn实战‌

   • 实现回归/分类/聚类算法（如KNN、决策树）‌56
   • 特征工程技巧：标准化、缺失值处理、特征交叉‌16

2. ‌神经网络基础‌

   • 全连接网络结构与反向传播原理‌24
   • 激活函数、损失函数、优化器的选择策略‌34

‌三、TensorFlow专项学习（3-4个月） ‌

1. ‌框架基础‌

   • 安装GPU版本TensorFlow（Windows/Linux环境配置）‌34
   • 掌握Tensor张量操作与自动微分机制‌24
   • 使用Keras API快速搭建模型（Sequential/Functional模式）‌4

2. ‌模型开发实战‌

   • ‌图像分类‌：CNN实现MNIST/CIFAR-10分类‌34
   • ‌文本处理‌：RNN/LSTM实现情感分析‌36
   • ‌前端结合场景‌：使用TensorFlow.js部署网页端模型（如浏览器图像识别）‌7

3. ‌高阶技能‌

   • 数据管道构建（tf.data优化数据加载）‌34
   • 模型调试：TensorBoard可视化训练过程‌34
   • 模型压缩与量化（适用于移动端/网页端部署）‌5

‌四、AI工程化实践（持续进行） ‌

1. ‌全栈项目开发‌

   • 开发浏览器端AI应用：结合React/Vue + TensorFlow.js‌78
   • 构建模型服务API：Flask/Django封装TensorFlow模型‌6

2. ‌领域专项突破‌

   • 计算机视觉：YOLO目标检测、GAN图像生成‌35
   • 自然语言处理：Transformer架构、BERT微调‌25

3. ‌持续学习路径‌

   • 参与Kaggle竞赛（从结构化数据比赛起步）‌16
   • 阅读arXiv最新论文（关注ICML、NeurIPS顶会）‌2
   • 加入TensorFlow社区贡献代码/案例‌46

‌学习资源推荐‌

• 官方文档：TensorFlow Tutorials‌4
• 实战书籍：《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》‌24
• 前端结合案例：TensorFlow.js官方示例库‌7

‌关键学习策略‌

1. ‌渐进式实践‌：每个理论模块配套1-2个小项目（如从手写数字识别到自定义数据集训练）‌34
2. ‌技术迁移‌：将前端工程化思维（模块化/调试/性能优化）应用到AI开发‌56
3. ‌社区驱动‌：定期参与TFUG（TensorFlow User Group）技术分享‌4

注：计划可根据每周15-20小时学习强度调整进度，重点保持编码实践与理论学习的1:1时间配比‌