目錄

一、基礎階段（2-3個月）

1.?數學與編程基礎

2.?機器學習入門

二、核心技能（3-4個月）

1.?深度學習與框架

2.?大模型開發（重點）

三、進階方向（3-6個月）

1.?多模態與智能體（Agent）

2.?行業應用與部署

四、實戰項目推薦

五、學習資源整合

持續學習建議

一、基礎階段（2-3個月）

1.?數學與編程基礎

• 數學知識

  • 線性代數：矩陣運算、特征值與特征向量（參考《線性代數及其應用》及Coursera課程 [Linear Algebra for Machine Learning]1）。

  • 概率論與統計：貝葉斯定理、分布模型（推薦edX課程 [Probability and Statistics]1）。

  • 微積分：導數、積分與優化問題（參考《高等數學》同濟版及Khan Academy微積分課程1）。

• Python編程

  • 語法基礎：數據類型、控制結構、函數（《Python編程：從入門到實踐》1）。

  • 科學計算庫：Numpy（數組操作）、Pandas（數據處理）、Matplotlib（可視化）（《Python數據科學手冊》1）。

  • 學習地址：

    • Python官方教程

    • Coursera: Python for Everybody

2.?機器學習入門

• 核心概念：監督/無監督學習、模型評估（準確率、AUC等）、過擬合處理（正則化）16。

• 經典算法：線性回歸、決策樹、SVM（推薦周志華《機器學習》及Andrew Ng的 [Machine Learning課程]1）。

• 學習地址：

  • Kaggle機器學習入門微課程

  • Google Machine Learning Crash Course

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二、核心技能（3-4個月）

1.?深度學習與框架

• 神經網絡基礎：CNN（圖像處理）、RNN（序列數據）、Transformer架構69。

• 框架實戰：

  • PyTorch：動態計算圖、模型訓練（官方教程?PyTorch Tutorials）。

  • TensorFlow：靜態圖、部署優化（TensorFlow官方指南）。

• 學習地址：

  • Fast.ai深度學習課程（實戰導向）

  • CS231n: CNN for Visual Recognition

2.?大模型開發（重點）

• 大模型基礎：預訓練、微調、Prompt工程（參考《2025版AI大模型工程師進階圖譜》6）。

• 關鍵技術：

  • RAG（檢索增強生成）：結合向量數據庫（如FAISS）與生成模型6。

  • LangChain：鏈式調用、多模塊集成（官方文檔?LangChain Guides）。

  • 模型微調：LoRA、QLoRA高效微調技術（Hugging Face教程?Fine-tuning Guide）。

• 學習地址：

  • Hugging Face NLP Course

  • DeepLearning.AI: LLM Bootcamp

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三、進階方向（3-6個月）

1.?多模態與智能體（Agent）

• 多模態模型：CLIP、Stable Diffusion（圖像生成）、Video-LLaVA（視頻理解）64。

• 智能體開發：ReAct框架、AutoGPT項目實戰（參考MetaGPT源碼?GitHub鏈接）。

• 學習地址：

  • Coursera: AI Agents

  • 斯坦福AI智能體課程

2.?行業應用與部署

• 邊緣計算：模型壓縮（量化、剪枝）、端側部署（TensorFlow Lite、ONNX Runtime）6。

• 商業化落地：結合醫療、金融等場景的AI解決方案（參考《2025人工智能指數報告》行業案例5）。

• 學習地址：

  • AWS AI/ML實戰課程

  • 阿里云天池AI實戰賽

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四、實戰項目推薦

1. 圖像分類：使用ResNet在CIFAR-10數據集實現分類（Kaggle模板項目）。

2. 智能客服：基于RAG+LangChain構建文檔問答系統（參考CSDN博客實戰案例6）。

3. 推薦系統：利用協同過濾與深度學習優化電商推薦（MovieLens數據集）。

4. AI Agent開發：實現自動化會議紀要生成工具（GitHub開源項目參考）。

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五、學習資源整合

類別	推薦平臺/資源	鏈接
數學基礎	Khan Academy、Coursera	Khan Academy
編程與框架	Codecademy、官方文檔	PyTorch Docs
大模型實戰	Hugging Face、LangChain	Hugging Face Models
行業案例	阿里云天池、Kaggle	Kaggle Competitions

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持續學習建議

1. 跟蹤前沿：關注arXiv論文、NeurIPS/ICML會議動態56。

2. 社區參與：加入Hugging Face論壇、Reddit的r/MachineLearning板塊。

3. 開源貢獻：參與GitHub熱門AI項目（如LangChain、AutoGPT）的代碼提交與文檔優化。

通過以上路線，可逐步從基礎邁向AI開發高階領域，結合理論與實戰，適應2025年AI技術快速迭代的需求。