入门阶段（3 - 6 个月）
- 数学基础线性代数：掌握向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量等基本概念，理解矩阵运算、线性方程组求解等方法。可阅读《线性代数及其应用》（David C. Lay）3。概率论与数理统计：熟悉概率分布（如正态分布、伯努利分布）、期望、方差、协方差等概念，掌握参数估计、假设检验、贝叶斯定理等统计方法。推荐教材《概率论与数理统计》（陈希孺）3。
- 编程语言Python 基础：学习 Python 基础语法，包括变量、数据类型、控制流、函数、文件操作等。推荐《Python 编程从入门到实践》（Eric Matthes）3。掌握代码编写规范和 Bug 调试技巧，搭建开发环境，学会使用 IDE。Python 数据挖掘基础：学习数据科学领域用 Python 语言实现的基础库，如用于数据可视化的 Matplotlib、高效运算的 Numpy 和方便数据处理的 Pandas1。
(2025年人工智能学习路线图)---“夏のke”---weiranit---.---fun/14463/
核心技术学习阶段（7 - 18 个月）
- 机器学习1经典算法学习：学习分类算法（KNN 算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归、决策树算法、随机森林）、回归算法（线性回归、岭回归）和聚类算法（KMeans 算法）。模型实践：结合 Python 语言实现的经典机器学习库 Sikit - Learn 库，实现一些小型预测案例，掌握模型的训练、评估和调优。
- 深度学习基础知识学习：掌握神经网络的基本原理，包括前向传播、反向传播算法、激活函数、损失函数等6。了解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习架构2。框架应用：学习经典的深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，掌握其基本使用方法，包括模型搭建、数据加载、训练和推理等操作2。
应用实践阶段（19 - 24 个月）
- 自然语言处理（NLP） 1理论学习：学习自然语言处理的基本概念和技术，如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。了解 NLP 中的经典算法和模型。实践项目：使用 NLP 工具包（如 NLTK、SpaCy 等）进行文本处理和分析项目，如文本分类、机器翻译、问答系统等。
- 计算机视觉（CV） 1OpenCV 基础：学习 OpenCV 库的使用，掌握图像的读取、显示、处理（如缩放、旋转、裁剪、滤波等）和特征提取等操作。深度学习在 CV 中的应用：利用深度学习框架实现图像分类、目标检测、人脸识别等计算机视觉任务，了解相关的经典模型和算法。
高级进阶阶段（25 - 36 个月及以后）
- 强化学习：掌握马尔可夫决策过程、值函数、策略梯度等基本概念和算法，了解深度强化学习的应用和算法，如深度 Q 网络、策略梯度等。可应用于游戏智能、机器人控制、自动驾驶等领域6。
- 模型优化与调优：学习模型优化技巧，如参数调优、正则化、迁移学习、模型压缩等，以提高模型的性能和泛化能力4。
- 多模态学习：研究如何将文本、图像、声音等多种数据类型进行融合处理，构建多模态的人工智能模型，应用于更复杂的场景4。
- 前沿技术研究：关注人工智能领域的前沿研究方向，如元学习、可解释性 AI（XAI）等，阅读顶级会议和期刊的论文，参与学术研究或工业界的前沿项目
