以下是为零基础学习者设计的 **10天AI速成计划**，兼顾理论与实践，帮助你快速掌握AI核心概念并完成实战项目。每天学习约3-4小时，建议结合实践操作。
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### **📅 Day 1-2：AI基础与Python速成**
**目标**：建立AI认知+掌握Python基础
1. **AI科普**
– 什么是AI/ML/DL？区别与应用场景（推荐3Blue1Brown《神经网络简介》视频）
– 主流AI领域：CV、NLP、语音识别等
2. **Python速成**
– 基础语法（变量、循环、函数）
– 关键库：`numpy`（数组计算）、`pandas`（数据处理）
– 实战：用Python实现简单计算器/数据分析
*资源：Codecademy Python课程（免费部分）*
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### **📅 Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：理解机器学习流程与经典算法
1. **核心概念**
– 监督学习 vs 无监督学习
– 训练/测试集、过拟合、交叉验证
2. **Scikit-learn实战**
– 用`LinearRegression`预测房价
– 用`KMeans`对鸢尾花数据集聚类
*资源：Kaggle “Micro Courses”中的机器学习入门*
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### **📅 Day 5-6：深度学习与神经网络**
**目标**：掌握神经网络基础
1. **神经网络原理**
– 神经元、激活函数、反向传播
– 用TensorFlow/Keras搭建全连接网络
2. **实战项目**
– MNIST手写数字识别（准确率＞95%）
*工具：Google Colab（免配置GPU环境）*
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### **📅 Day 7-8：CV/NLP专项实战**
**选择方向**（二选一）：
#### **A. 计算机视觉（CV）**
– 用CNN实现猫狗分类（Kaggle数据集）
– 迁移学习：ResNet模型微调
#### **B. 自然语言处理（NLP）**
– 文本分类（电影评论情感分析）
– 使用Hugging Face的预训练模型（如BERT）
*资源：PyTorch官方教程/Hugging Face课程*
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### **📅 Day 9-10：项目优化与部署**
**目标**：完整项目闭环
1. **模型优化**
– 调参技巧（学习率、Batch Size）
– 数据增强/正则化
2. **部署演示**
– 用Flask搭建简易AI API（如“上传图片返回预测结果”）
– 或部署到Gradio/Hugging Face Spaces
3. **终极挑战**
– 从零完成一个自定义项目（如表情识别/新闻分类）
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### **🔥 学习技巧**
– **刻意练习**：每天代码量＞200行
– **社群互动**：在Kaggle/Discord提问或复现他人代码
– **避坑指南**：
– 不要纠结数学推导，先跑通代码再回头理解
– 遇到报错优先搜索“错误信息+解决方案”
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### **📚 资源大全**
– 视频：[吴恩达《机器学习》](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)（前3周）
– 书籍：《Python深度学习》（François Chollet）
– 平台：Kaggle、天池（比赛数据集）、Papers With Code（最新模型）
**提示**：10天可入门，但精通需持续实践。学完后建议专攻一个方向（如CV或NLP）深入。
需要某天内容的详细教程或代码模板，可以告诉我！ 🚀
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