2025 最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图
人工智能时代已深度融入生活，图像识别、语音识别产品纷纷落地，国家也将其列为战略级发展规划。在这一浪潮下，掌握人工智能开发技术成为众多技术爱好者和从业者的追求。黑马程序员精心整理了 2025 最新版人工智能开发学习路线图，助力大家开启人工智能学习之旅。
第一阶段：人工智能开发入门
此阶段从人工智能的核心语言 Python 入手，为后续学习筑牢根基。
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- Python 入门到精通：有多种教程可供选择，如使用新版 python3.10，从软件下载、IDE 使用开始，全面学习 Python 基础语法，培养规范的代码编写习惯，掌握 Bug 调试技巧，并能运用 Python 第三方库绘制可视化图表，无缝对接数据开发、人工智能、数据分析领域，向高薪挑战。也可从搭建环境起步，学习判断语句、基础数据类型、函数运用、文件操作，初步构建面向对象编程思想，通过案例走进 Python 编程世界。
- 4 天快速入门 Python 数据挖掘：着重介绍数据科学领域中用 Python 实现的基础库。Matplotlib 作为简洁、轻便的数据可视化展示工具，能直观呈现数据特征；Numpy 是高效的运算工具，可大幅提升数据运算效率；Pandas 方便进行数据处理，助力数据清洗、分析等工作。这些基础库为后续深入学习人工智能打下坚实基础。
第二阶段：机器学习核心技术
这一阶段需要掌握核心机器学习算法原理，明确分类、回归、聚类等算法的使用场景，开启人工智能数据挖掘之旅。主要介绍经典的传统机器学习算法，分类算法包含 KNN 算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归、决策树算法以及随机森林；回归算法有线性回归、岭回归；聚类算法以 KMeans 算法为代表。结合 Python 语言实现的经典机器学习库 Sikit - Learn 库，动手实现一些小型预测案例，加深对算法的理解与运用。
第三阶段：NLP 自然语言处理技术
本阶段课程采用由浅入深、从原理到实践的递进式讲解方式，适合自然语言处理入门学习。在解析理论算法的同时，更注重代码实践，每个知识点、专题都以代码驱动，结合实际案例模型，切实培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力，让学习者成功掌握热门的 NLP 技术。
第四阶段：CV 计算机视觉技术
- AI - OpenCV 图像处理 10 小时零基础入门：课程采用由浅入深、层层递进的方式，帮助学习者轻松掌握 OpenCV 的使用方法。能够运用 OpenCV 对图像进行炫酷变换，如缩放、旋转、裁剪等，还可进行特征提取，为后续的图像分析、识别等任务奠定基础。
- 3 天带你玩转 Python 深度学习：作为深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架 TensorFlow 的使用，包括 IO 操作，深入讲解神经网络基础、卷积神经网络的相关知识。学习者可根据卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别，初步体验深度学习在计算机视觉领域的应用。
