🎯 从零开始 → 掌握 Python / 数学 / 机器学习 / 深度学习 → 能独立完成 AI 项目 → 拥有作品集进入 AI 行业。
🧭 AI 工程师 / 数据科学家 12 个月学习路线图
🩵 第 1–2 个月：编程与数学基础（打底期）
🎯 目标：
- 掌握 Python 数据分析必备库
- 理解机器学习所需数学（线性代数、概率、微积分）
📘 学习内容：
Python 基础
- 数据类型、循环、函数、类
NumPy（矩阵运算）Pandas（数据清洗与操作）Matplotlib / Seaborn（可视化）
数学基础
- 线性代数：矩阵乘法、特征值
- 概率统计：分布、期望、方差
- 微积分：导数、梯度下降的原理
🧪 实战项目：
- 使用 Pandas 分析一个开放数据集（如 COVID 或股票）
- 可视化全球疫情趋势 / 股票涨跌曲线
📚 推荐资源：
- 《Python 编程：从入门到实践》
- 3Blue1Brown《线性代数本质》
- Kaggle Python 入门课程
💚 第 3–4 个月：机器学习核心（AI 基石）
🎯 目标：
- 理解并掌握主流机器学习算法
- 会用 Scikit-learn 实现模型训练与调参
📘 学习内容：
- 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM
- 无监督学习：KMeans、PCA
- 模型评估：混淆矩阵、ROC、AUC
- 特征工程：缺失值处理、标准化、编码
🧪 实战项目：
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 🏠 房价预测 | 用回归模型预测房价 |
| 💳 信用卡欺诈检测 | 分类问题，训练准确模型 |
| 🧍♂️ 客户分群 | 用 KMeans 聚类找出客户类型 |
📚 推荐资源：
- 《机器学习实战》（Python版）
- 吴恩达《Machine Learning》（Coursera）
- Kaggle Competitions（练实战）
💙 第 5–6 个月：深度学习入门
🎯 目标：
- 理解神经网络结构与训练原理
- 能用 PyTorch / TensorFlow 训练模型
📘 学习内容：
- 感知机、前向 / 反向传播
- CNN（卷积神经网络）→ 图像识别
- RNN / LSTM → 序列数据
- 过拟合、正则化、优化器
🧪 实战项目：
| 类型 | 示例 |
|---|---|
| CV | 猫狗分类、手写数字识别 (MNIST) |
| NLP | 影评情感分析 |
| 时间序列 | 股票预测（LSTM） |
📚 推荐资源：
- 《动手学深度学习》d2l.ai
- 吴恩达《Deep Learning Specialization》
- PyTorch 官方教程
💛 第 7–8 个月：AI 实战与工程化
🎯 目标：
- 掌握模型部署、API 化、云部署
- 能做完整 AI 应用项目
📘 学习内容：
- 模型保存与部署（
joblib、torch.save） - 使用 FastAPI / Flask 构建 AI 接口
- Docker 容器化与部署
- MLOps 基础：MLflow、Weights & Biases
🧪 实战项目：
- 部署一个情感分析 API
- 用 Flask + Vue3 做 “AI 图像识别 Web 应用”
- 使用 Docker + Hugging Face Space 部署模型
📚 推荐资源：
- FastAPI 官方文档
- Docker 从入门到实践
- Hugging Face 教程（transformers + spaces）
🩷 第 9–10 个月：大模型与 NLP 应用
🎯 目标：
- 理解 Transformer 架构
- 学会使用与微调 LLM（GPT / LLaMA）
- 能开发自己的智能问答或知识库系统
📘 学习内容：
- Transformer、BERT、GPT 基本原理
- Prompt Engineering（提示词工程）
- RAG（检索增强生成）技术
- LangChain、OpenAI API、Hugging Face Hub
🧪 实战项目：
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| 🧠 智能问答系统 | 用 LangChain + OpenAI 构建 FAQ 助手 |
| 🧾 文本摘要模型 | 对新闻文本自动生成摘要 |
| 🧍♀️ 私有知识库聊天助手 | 上传PDF + 向量数据库（Chroma / FAISS） |
📚 推荐资源：
- LangChain 官方文档
- OpenAI 官方 API 教程
- 《Transformers for Natural Language Processing》
❤️ 第 11–12 个月：高级与作品集冲刺
🎯 目标：
- 具备完整的 AI 系统设计能力
- 拥有至少 2 个展示级项目（GitHub / Kaggle）
📘 学习内容：
- 模型优化：量化、剪枝、蒸馏
- 模型监控与更新（MLOps）
- 数据科学实践（A/B 测试、商业分析）
- 学习阅读论文（ResNet、BERT、GPT）
🧪 毕业项目建议：
| 类型 | 示例 |
|---|---|
| AI 工程方向 | AI 聊天助手 / 图像识别平台 / 自动摘要工具 |
| 数据科学方向 | 用户流失预测 / 销售趋势分析 / 推荐系统 |
| 综合项目 | 用 LangChain + FastAPI 构建 AI Web 应用 |
📚 推荐资源：
- Papers with Code
- Arxiv-Sanity
- Fast.ai 高级课程
🏁 输出成果（学习闭环）
| 阶段 | 输出成果 |
|---|---|
| 第 2 月 | Python + 数学学习笔记 |
| 第 4 月 | 2 个 ML 项目（Kaggle） |
| 第 6 月 | 1 个深度学习项目 |
| 第 8 月 | 部署上线一个模型 API |
| 第 10 月 | 完成一个 LLM 应用 |
| 第 12 月 | 作品集网站 + 简历 + GitHub Portfolio |
🌱 附加建议
-
每天学习 1–2 小时，坚持比速度重要。
-
每周写一次 “学习总结笔记”。
-
尝试做 Kaggle 比赛（能极大提升实战能力）。
-
找一个开源项目（Hugging Face / d2l.ai）参与贡献。
