以下是为零基础学习者设计的10天AI速成指南，每天聚焦一个核心主题，结合理论与实践，助你高效入门并掌握AI实战技能：
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### **Day 1-2：AI基础与工具准备**
– **学习内容**：
– AI基础概念：机器学习 vs 深度学习，监督/无监督学习
– Python速成：语法、NumPy/Pandas基础（2小时练习）
– 开发环境：安装Anaconda/Jupyter Notebook，配置PyTorch/TensorFlow
– **实战任务**：用Pandas清洗数据集（如Kaggle上的Titanic数据）
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### **Day 3-4：机器学习入门**
– **核心知识**：
– 经典算法：线性回归、决策树、KNN
– 模型评估：准确率、召回率、交叉验证
– **实战**：用Scikit-learn预测房价（波士顿房价数据集）
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### **Day 5-6：深度学习初探**
– **重点突破**：
– 神经网络基础：感知机、激活函数、反向传播
– 框架实战：用PyTorch构建MNIST手写数字分类器
– **扩展**：可视化神经网络结构（使用Netron工具）
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### **Day 7：CV/NLP初体验**
– **领域应用**：
– 计算机视觉：CNN原理，实战图像分类（CIFAR-10）
– 自然语言处理：RNN/LSTM，文本情感分析（IMDB数据集）
– **工具**：OpenCV基础操作，Hugging Face Transformers初探
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### **Day 8-9：项目实战**
– **可选项目**（任选2个）：
1. 口罩检测模型（YOLOv5）
2. 智能聊天机器人（GPT-3 API或ChatGLM）
3. 股票价格预测（LSTM时间序列）
– **关键步骤**：数据预处理→模型训练→性能优化
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### **Day 10：部署与进阶**
– **模型部署**：
– Flask/Django构建简易Web API
– ONNX模型格式转换
– **学习规划**：
– 推荐学习路径：GANs、强化学习、大模型微调
– 社区资源：Kaggle比赛、arXiv论文阅读技巧
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### **加速学习技巧**：
1. **刻意练习**：每天至少2小时代码实操（建议使用Google Colab免配置）
2. **问题驱动**：遇到错误先看Stack Overflow+官方文档
3. **成果可视化**：用WandB/TensorBoard记录实验过程
4. **社群学习**：加入AI社群（如Fast.ai论坛或本地Meetup）
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### **资源推荐**：
– 视频课程：吴恩达《机器学习》（Coursera）
– 书籍：《Python深度学习》（François Chollet）
– 数据集：Kaggle、UCI Machine Learning Repository
– 竞赛平台：天池大赛、Kaggle新手赛
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**关键提醒**：10天可建立系统认知，但持续实战（如完成3个完整项目）才能真正掌握。建议后续专精某一领域（如CV/NLP/大模型），并参与开源项目积累经验。
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