以下是一份系统化的10天AI进阶学习计划，结合理论与实践，帮助你高效掌握核心技能。每天聚焦一个主题，逐步深入：
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### **Day 1-2：基础筑基**
– **理论**
– 机器学习基础：监督/无监督学习、分类/回归、损失函数、评估指标（准确率、F1等）
– 数学工具：线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯定理）、微积分（梯度下降）
– 工具安装：Python环境、Jupyter Notebook、PyTorch/TensorFlow
– **实战**
– 用Scikit-learn完成鸢尾花分类（代码示例）：
“`python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X, y = load_iris(return_X_y=True)
model = RandomForestClassifier().fit(X, y)
print(model.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])) # 输出预测类别
“`
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### **Day 3-4：深度学习入门**
– **理论**
– 神经网络结构：感知机、激活函数（ReLU/Sigmoid）、反向传播
– CNN（图像处理）、RNN（时序数据）基础原理
– **实战**
– 用PyTorch实现MNIST手写数字识别：
“`python
import torch
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(784, 128),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(128, 10)
)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 训练代码略（需加载数据、循环训练）
“`
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### **Day 5-6：CV与NLP实战**
– **计算机视觉**
– 用OpenCV实现人脸检测（Haar级联）：
“`python
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’)
img = cv2.imread(‘photo.jpg’)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
“`
– **自然语言处理**
– 用HuggingFace Transformers实现文本分类：
“`python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(“text-classification”, model=”distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english”)
print(classifier(“I love AI!”)) # 输出情感分析结果
“`
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### **Day 7-8：模型优化与部署**
– **调优技巧**
– 超参数搜索（GridSearchCV）、数据增强、迁移学习（ResNet微调）
– **部署实战**
– 使用Flask部署模型API：
“`python
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route(‘/predict’, methods=[‘POST’])
def predict():
data = request.json
return str(model.predict([data[‘features’]]))
“`
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### **Day 9-10：前沿探索**
– **大模型应用**
– 用LangChain构建AI对话机器人：
“`python
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.9)
print(llm(“请用Python写一个快速排序函数”))
“`
– **行业应用**
– 医疗（医学影像分析）、金融（股价预测）、游戏（强化学习）案例研究
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### **资源推荐**
1. **视频课程**：吴恩达《机器学习》（Coursera）、李沐《动手学深度学习》
2. **书籍**：《Python深度学习》《深度学习入门》
3. **竞赛平台**：Kaggle（Titanic入门赛）、天池
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### **关键建议**
– 每日代码量≥200行，优先复现经典论文（如AlexNet、BERT）
– 参与开源项目（如HuggingFace库贡献）
– 关注arXiv最新论文（CVPR/NeurIPS热点）
通过高强度刻意练习，10天可掌握AI开发全流程。坚持每天6小时以上实战，效果最佳！
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