百战程序员人工智能 AI算法工程师就业班 笔记---789it.top/13456
百战程序员 AI 入门：从 Python 基础到机器学习核心原理
一、Python 编程基础（1-2周）
1. Python 环境搭建与基础语法
- 开发环境配置：Anaconda/Jupyter Notebook 安装与使用
- 基础数据类型：整数、浮点数、字符串、布尔值
- 变量与运算符：赋值、算术、比较、逻辑运算符
- 控制结构：条件语句(if-elif-else)、循环(for/while)
2. Python 核心数据结构
- 列表(List) ：增删改查、切片、列表推导式
- 元组(Tuple) ：不可变序列特性
- 字典(Dict) ：键值对操作、字典推导式
- 集合(Set) ：去重、集合运算
3. 函数与模块化编程
- 函数定义与参数传递（位置参数、关键字参数）
- 返回值与作用域（global/nonlocal）
- Lambda表达式与高阶函数
- 模块导入与常用标准库（math, random, datetime等）
二、科学计算与数据处理（2-3周）
1. NumPy 基础
- 多维数组(ndarray)创建与操作
- 广播机制与向量化运算
- 常用数学函数与统计方法
- 随机数生成与线性代数运算
2. Pandas 数据处理
- Series 和 DataFrame 核心操作
- 数据清洗：缺失值处理、重复值删除
- 数据筛选与分组聚合（groupby）
- 时间序列处理与数据可视化基础
3. Matplotlib/Seaborn 可视化
- 折线图、柱状图、散点图绘制
- 子图布局与样式定制
- 统计图表（箱线图、热力图等）
- 交互式可视化初步
三、机器学习基础（3-4周）
1. 机器学习概述
- 监督学习 vs 无监督学习
- 分类、回归、聚类问题区分
- 机器学习工作流程：数据→特征→模型→评估
- 过拟合与欠拟合问题
2. Scikit-learn 入门
-
数据预处理：标准化、归一化、编码
-
经典算法实现：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- K近邻(KNN)
- 支持向量机(SVM)
-
模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线
3. 特征工程基础
- 特征选择：方差阈值、相关性分析
- 特征构造：多项式特征、交叉特征
- 降维技术：PCA主成分分析
- 文本特征处理：词袋模型、TF-IDF
四、深度学习入门（4-5周）
1. 神经网络基础
- 感知机与多层感知机(MLP)
- 激活函数(Sigmoid, ReLU, Tanh)
- 损失函数与反向传播
- 优化算法(SGD, Adam)
2. TensorFlow/PyTorch 框架
-
张量(Tensor)操作基础
-
自动微分机制
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模型构建流程：
- 数据加载
- 网络定义
- 训练循环
- 模型保存与加载
3. 计算机视觉入门
- CNN卷积神经网络原理
- 经典网络结构：LeNet, AlexNet
- 图像分类实战案例
- 数据增强技术
4. 自然语言处理入门
- 词嵌入(Word2Vec, GloVe)
- RNN/LSTM基本原理
- 文本分类实战案例
- Transformer架构简介
五、项目实战（2-3周）
1. 经典项目案例
- 手写数字识别(MNIST)
- 房价预测回归问题
- 垃圾邮件分类
- 电影评论情感分析
2. 模型部署基础
- Flask/Django简单API开发
- ONNX模型格式转换
- 模型量化与优化
- 云端部署简介(AWS/GCP)
学习路线建议
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每日学习：保持2-3小时编码实践
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项目驱动：每学完一个模块完成对应小项目
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社区参与：GitHub开源项目、Kaggle竞赛
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持续进阶：
- 阅读经典论文(如AlexNet, Transformer)
- 参加AI顶会(NeurIPS, ICML等)线上分享
- 构建个人作品集
学习资源推荐：
- 书籍：《Python编程：从入门到实践》《机器学习实战》
- 视频：吴恩达机器学习课程、李沐《动手学深度学习》
- 平台：Kaggle、天池、LeetCode AI专项
这套学习路径从Python基础到AI核心原理，通过约12-16周的体系化学习，可帮助学习者建立完整的AI开发知识框架，并具备实际项目开发能力。
