1. 什么是人工智能（AI）？
AI 是让计算机模拟人类智能的技术，主要分为：
- 机器学习（ML） ：从数据中学习规律（如图片分类）。
- 深度学习（DL） ：利用神经网络处理复杂任务（如语音识别）。
- 自然语言处理（NLP） ：让计算机理解语言（如 ChatGPT）。
- 计算机视觉（CV） ：让计算机“看懂”图像（如人脸识别）。
2. AI 学习路径
（1）数学基础
AI 的核心是数学，重点包括线性代数、概率统计和微积分。
（2）编程技能（Python）
Python 是 AI 开发的首选语言，学习 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。
（3）机器学习（ML）
学习经典算法如线性回归、决策树和 SVM。
（4）深度学习（DL）
掌握神经网络、CNN（图像识别）和 RNN（时间序列）。
（5）实战项目
通过 Kaggle 比赛或开源项目提升能力。
3. AI 学习流程图
graph TD
A[数学基础] --> B[Python 编程]
B --> C[机器学习]
C --> D[深度学习]
D --> E[实战项目]
4. 学习资源推荐
- 课程：吴恩达《Machine Learning》（Coursera）
- 书籍：《Python 编程：从入门到实践》
- 平台：Kaggle、Hugging Face、GitHub
5. 开始你的 AI 之旅
🚀 步骤：
- 学习 Python 和数学基础。
- 掌握机器学习算法。
- 动手做项目，如 Kaggle 比赛。
📢 立即行动，开启你的 AI 学习之旅！ 如果你有任何问题，欢迎在评论区留言！
