一、基础筑基阶段（3-4个月）
1. 数学与算法基础
- 线性代数：矩阵运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）
- 概率统计：贝叶斯定理、分布模型、假设检验
- 微积分：梯度下降、优化理论、拉格朗日乘数法
- 算法与数据结构：动态规划、图算法、时间复杂度优化
- 离散数学：逻辑推理、图论基础
2. 编程语言与工具
- Python进阶：面向对象编程、装饰器、异步编程、性能优化（Numba/Cython）
- 数据处理三剑客：NumPy（张量计算）、Pandas（数据清洗）、Matplotlib/Seaborn（可视化）
- SQL与数据库：复杂查询、NoSQL（MongoDB/Redis）、大数据处理（PySpark）
- Linux与Shell：环境配置、脚本编写、服务器管理
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二、机器学习与深度学习核心（4-6个月）
1. 机器学习全栈
- 经典算法：线性回归、决策树、SVM、集成学习（XGBoost/LightGBM）
- 无监督学习：聚类（DBSCAN、层次聚类）、降维（t-SNE、UMAP）
- 特征工程：特征选择（Boruta）、自动化特征生成（FeatureTools）
- 模型调优：超参数搜索（Optuna）、模型解释（SHAP/LIME）
2. 深度学习进阶
- 神经网络架构：CNN（ResNet、EfficientNet）、RNN（LSTM/GRU）、Transformer
- 框架实战：
-
- PyTorch Lightning：分布式训练、混合精度计算
- TensorFlow Extended（TFX）：端到端流水线构建
- 前沿模型：Vision Transformer（ViT）、扩散模型（Diffusion Models）、MoE（Mixture of Experts）
3. 工程化能力
- 模型部署：ONNX格式转换、TensorRT加速、Web部署（FastAPI/Flask）
- MLOps实践：MLflow模型管理、Kubeflow流水线、监控与日志（Prometheus/Grafana）
三、AI前沿技术专项（2-3个月）
1. 大语言模型（LLM）
- 微调与对齐：LoRA/QLoRA、RLHF（强化学习人类反馈）
- 应用开发：LangChain/RAG架构、Agent系统设计、私有知识库构建
- 开源框架：Hugging Face Transformers、Llama.cpp量化部署
2. 多模态AI
- 视觉-语言模型：CLIP、BLIP、Stable Diffusion
- 跨模态应用：图文生成、视频理解（VideoMAE）、3D点云处理（PointNet++）
3. 自动化与低代码
- AutoML工具（AutoGluon、TPOT）、AI辅助编程（GitHub Copilot）
4. 边缘AI与硬件加速
- 边缘设备部署（TensorFlow Lite、Core ML）、NPU编程（OpenCL/Vulkan）
四、行业实战项目（3个月+）
1. 项目选题方向
- 医疗AI：医学影像分割（nnUNet）、病理诊断模型
- 金融风控：反欺诈系统、量化交易策略
- 工业AI：缺陷检测（YOLOv8）、预测性维护
- 智能交互：多轮对话系统、虚拟数字人
2. 全流程实战
- 数据采集（爬虫/公开数据集）→ 数据标注（Label Studio）→ 模型训练 → A/B测试 → 持续迭代
五、扩展技能树
1. 云平台与分布式
- AWS SageMaker、Azure ML、分布式训练（Horovod）
2. AI伦理与合规
- 模型偏见检测、GDPR合规、可解释性AI（XAI）
3. 软技能
- 技术文档写作、论文复现（Arxiv跟进）、技术演讲
学习资源推荐
- 书籍：《Hands-On Machine Learning 3rd》《深度学习进阶：自然语言处理》
- 课程：吴恩达《Machine Learning Yearning》、Fast.ai实战课
- 社区：Kaggle竞赛、Papers With Code、AI研习社
技术趋势关注（2025重点）
- AI Agent生态：自主智能体开发框架
- 具身智能：机器人+大模型融合
- AI for Science：生物制药、材料发现
- AI法律：版权归属、生成内容监管
学习建议
- 代码实践：每个理论知识点配套Kaggle项目或Colab实验
- 技术博客：定期输出学习笔记（GitHub Pages/Medium）
- 行业洞察：关注Gartner技术曲线、AI顶会（NeurIPS/CVPR）
