一、基础技能过渡（1-2个月）
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Python 与数据处理
- 核心库：掌握
NumPy（矩阵运算）、Pandas（数据清洗）、Matplotlib（可视化）。 - 衔接技巧：利用 Android Studio 的 Python 插件边学边练，或通过 Kaggle 微课程实战。
- 资源：《Python Crash Course》、Codecademy 互动教程。
- 核心库：掌握
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数学基础补强
- 重点领域：线性代数（矩阵分解、张量运算）、概率统计（贝叶斯定理）、微积分（梯度计算）。
- 学习策略：结合代码理解公式（如用 NumPy 实现矩阵求导），资源推荐 3Blue1Brown 动画课与《程序员的数学2》。
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开发工具迁移
- 环境：
Anaconda+Jupyter Notebook快速实验。 - IDE：过渡到
PyCharm（保留 Android Studio 操作习惯）。 - 版本控制：强化
Git分支管理与冲突解决。
- 环境：
二、AI 核心技能学习（5-7个月）
阶段1：机器学习基础（2-3个月）
- 算法重点：监督学习（线性回归、SVM、XGBoost）、无监督学习（K-Means、PCA）。
- 工具：
Scikit-learn实现用户流失预测等实战项目。 - 资源：Andrew Ng《机器学习课程》、Kaggle 入门竞赛。
阶段2：深度学习突破（3-4个月）
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框架选择：
PyTorch：动态图灵活，适合研究原型。TensorFlow：静态图优化，生产部署友好。
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专项领域：
- CV：CNN（ResNet/YOLO）、数据增强（Albumentations）。
- NLP：词向量（Word2Vec/BERT）、情感分析实战。
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资源：《Deep Learning with Python》、Fast.ai 实战课。
三、移动端 AI 融合（1-2个月）
发挥 Android 经验优势，实现端侧 AI 部署：
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框架与优化
- 工具链：
TensorFlow Lite（模型量化/安卓集成）、ML Kit（快速调用预置 AI 功能）。 - 性能优化：模型剪枝、硬件加速（NNAPI/GPU）、异步推理。
- 工具链：
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实战案例
- 离线 AR 滤镜：结合
CameraX+MediaPipe实现实时图像处理。 - 本地语音助手：集成
Whisper语音模型 + TFLite 部署。
- 离线 AR 滤镜：结合
四、高阶方向与持续学习
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垂直领域选择
- 大模型应用：
LangChain开发知识问答机器人，学习 Prompt 工程与 RAG。 - 边缘计算：模型蒸馏、
ONNX Runtime跨平台部署。
- 大模型应用：
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项目驱动成长
- 初级：用户行为聚类分析（Android 数据采集 + Scikit-learn）。
- 进阶：智能相册分类（TensorFlow Lite + Android 相册 API）。
- 高阶：实时视频语义分割（MediaPipe 自定义模型）。
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学习资源整合
- 课程：DeepLearning.AI（LLM 专项）、Hugging Face NLP 课。
- 社区：参与 Kaggle 竞赛、贡献 GitHub 开源项目（如 LangChain）。
五、Android 开发者的转型优势
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工程经验复用
- 架构设计（MVP/MVVM）迁移至 AI 流水线开发。
- 性能优化经验适配模型端侧部署。
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就业方向建议
- 移动 AI 工程师：专注端智能（如 AR 导航、低功耗语音唤醒）。
- 全栈 AI 开发：结合 Flask/Docker 构建云-端协同 AI 服务。
关键学习策略：
- 时间规划：每日 1-2 小时 + 周末实战，6-12 个月可系统性转型。
- 作品集建设：GitHub 仓库分三类——算法实现、端到端应用、技术博客。
- 证书背书：考取 TensorFlow Developer Certificate 增强简历。
通过复用移动端开发经验，聚焦端侧 AI 优化，你能更高效地完成技术跃迁。起步可从 Python 数据处理 + TensorFlow Lite 集成 入手，逐步深入模型训练与行业应用
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