AI要掌握的知識

AI（人工智能）是一個跨學科的復雜領域，其知識體系涵蓋理論基礎、技術工具和實踐應用等多個層面。以下從核心知識模塊、技術工具、實踐方向等角度，詳細梳理 AI 從業者需要掌握的知識體系：

分類算法：
- 線性模型：邏輯回歸（二分類 / 多分類）、支持向量機（SVM，核函數技巧）。
- 樹模型：決策樹（ID3、C4.5 算法）、隨機森林（Bagging 集成學習）、XGBoost/LightGBM（Boosting 集成學習）。
- 神經網絡：多層感知機（MLP）、卷積神經網絡（CNN，圖像分類）、循環神經網絡（RNN/LSTM，序列數據）。
回歸算法：線性回歸、嶺回歸（L2 正則化）、Lasso 回歸（L1 正則化）。
應用場景：圖像識別、文本分類、預測模型（如房價預測）。
2.?無監督學習
聚類算法：K-means、DBSCAN（密度聚類）、層次聚類。
降維算法：PCA（線性降維）、t-SNE（非線性降維，可視化高維數據）。
生成模型：自編碼器（AE）、變分自編碼器（VAE）、生成對抗網絡（GAN）。
應用場景：用戶分群、異常檢測、圖像生成（如 AI 繪畫）。
核心概念：智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、獎勵（Reward）。
算法框架：
- 表格型方法：Q-learning、Sarsa（適用于狀態空間有限的場景）。
- 函數近似方法：深度 Q 網絡（DQN，結合深度學習）、策略梯度（Policy Gradient）、演員 - 評論家（Actor-Critic）。
應用場景：游戲 AI（如 AlphaGo）、機器人控制、資源調度。

評估指標：
- 分類：準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分數、ROC-AUC 曲線。
- 回歸：均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）。
優化技巧：
- 正則化：L1/L2 正則、Dropout（防止過擬合）。
- 數據增強：圖像旋轉、平移、噪聲添加（擴充訓練數據）。
- 超參數調優：網格搜索、貝葉斯優化。

基礎網絡：
- CNN：LeNet（手寫數字識別）、AlexNet（ImageNet 奪冠模型）、ResNet（殘差連接解決梯度消失）。
- RNN/LSTM/GRU：處理時序數據（如語音識別、文本生成）。
- Transformer：自注意力機制（Attention），BERT/GPT 等大模型的基礎。
前沿架構：
- 多模態模型：CLIP（圖像 - 文本對齊）、Stable Diffusion（擴散模型生成圖像）。
- 生成式模型：GPT 系列（語言生成）、Diffusion Models（圖像生成質量超越 GAN）。

主流框架：
- TensorFlow：Google 開發，適合生產部署，支持靜態圖優化。
- PyTorch：Facebook 開發，動態圖機制便于調試，科研領域更流行。
- 其他：Keras（高層 API 封裝）、MindSpore（華為開發，國產化替代）。
框架使用：自定義層開發、模型加載與保存、分布式訓練（多 GPU / 多節點）。

預訓練 - 微調范式：
- 預訓練：在大規模無標注數據上學習通用特征（如 BERT 的掩碼語言模型訓練）。
- 微調：在特定任務上優化模型（如問答、翻譯）。
提示工程（Prompt Engineering）：設計高效的輸入提示，提升大模型的推理能力（如少樣本學習、鏈式思維 CoT）。
模型壓縮與部署：量化（浮點轉定點）、剪枝（刪除冗余連接）、知識蒸餾（用小模型學習大模型輸出），部署到邊緣設備（如手機端 AI 應用）。

部署方式：
- 服務器端：通過 REST API 提供服務（Flask/Django 框架）。
- 邊緣端：TensorFlow Lite/ONNX Runtime 部署到手機、IoT 設備。
監控與優化：模型性能監控（延遲、吞吐量）、在線學習（實時更新模型）、A/B 測試（對比不同模型效果）。