以下是为零基础学习者设计的10天AI速成指南，结合理论与实践，帮助你快速掌握核心概念并完成实战项目。每天学习4-6小时，建议搭配代码实践（Python环境需提前配置好）。
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### **Day 1-2：AI基础与Python速成**
**目标**：建立AI认知框架 + Python编程基础
– **学习内容**：
– AI基础概念：机器学习 vs 深度学习 vs 生成式AI
– Python语法速成（变量/循环/函数/类）
– 关键库：NumPy（矩阵运算）、Pandas（数据处理）
– **实战**：
– 用Python实现线性回归预测房价
– 用Pandas清洗COVID-19数据集
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### **Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：掌握经典算法与Scikit-learn
– **学习内容**：
– 监督学习三要素：数据/模型/损失函数
– 算法精要：决策树、SVM、随机森林
– 模型评估：交叉验证、ROC曲线
– **实战**：
– 鸢尾花分类（Scikit-learn全流程）
– 手写数字识别（MNIST数据集）
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### **Day 5-6：深度学习初探**
**目标**：理解神经网络与PyTorch/Keras
– **学习内容**：
– 神经网络核心：前向传播、反向传播、激活函数
– CNN结构详解（卷积层/池化层）
– 框架对比：PyTorch动态图 vs TensorFlow静态图
– **实战**：
– 用PyTorch构建CNN识别Fashion-MNIST
– 可视化训练过程中的损失曲线
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### **Day 7-8：NLP与CV实战**
**目标**：处理文本与图像任务
– **学习内容**：
– NLP基础：词嵌入（Word2Vec）、Transformer
– CV核心：目标检测（YOLO）、图像分割（U-Net）
– **实战**：
– 用Hugging Face实现情感分析
– 用OpenCV实现人脸检测
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### **Day 9-10：项目冲刺**
**目标**：完整项目开发与部署
– **可选项目**：
1. 智能聊天机器人（Seq2Seq+Attention）
2. 新冠病例预测系统（LSTM时序预测）
3. 风格迁移工具（GAN网络）
– **进阶技能**：
– 模型轻量化（知识蒸馏）
– 部署到Flask/Django网页端
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### **关键资源推荐**
1. **视频课程**：
– 吴恩达《机器学习》（Coursera）
– Fast.ai《Practical Deep Learning》
2. **代码库**：
– Kaggle竞赛案例（ Titanic/房价预测）
– Hugging Face模型库
3. **工具链**：
– Google Colab（免配置GPU环境）
– Weights & Biases（实验跟踪）
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### **避坑指南**
– ❌ 不要陷入数学推导（初期以应用为主）
– ✅ 每天保证代码量（200+行）
– 🔥 优先复现经典论文代码（如ResNet/YOLOv3）
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**学习效果预期**：
– 10天后可达到：
– 独立完成端到端AI项目
– 理解arXiv论文50%+内容
– 具备参加Kaggle初级比赛能力
需要任何一天的详细学习资料（如Day3的机器学习代码模板）或项目调试帮助，可随时告知！
请先 ！