以下是为零基础学习者设计的10天AI速成计划，结合理论与实践，助你快速入门并掌握核心技能。每天学习4-6小时，可根据自身进度调整。
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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
– **学习内容**：
– AI基础概念：机器学习/深度学习区别、常见应用场景
– Python语法速成（变量/循环/函数）
– 必备库：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）
– **实战**：用Python实现简单计算器/数据表格处理
– **资源推荐**：
– 视频：[Python for Beginners](https://youtu.be/rfscVS0vtbw)
– 工具：Google Colab（免安装在线编程）
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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
– **学习内容**：
– 监督学习 vs 无监督学习
– 线性回归/逻辑回归实战
– 模型评估指标（准确率、F1-score）
– **实战**：
– 使用Scikit-learn预测房价/鸢尾花分类
– 数据集：Kaggle上的[Titanic数据集](https://www.kaggle.com/c/titanic)
– **关键库**：`scikit-learn`, `matplotlib`
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### **Day 5-6：深度学习与神经网络**
**目标**：掌握神经网络核心概念
– **学习内容**：
– 神经网络结构（输入层/隐藏层/激活函数）
– 用TensorFlow/PyTorch搭建第一个神经网络
– CNN（卷积神经网络）图像识别原理
– **实战**：
– MNIST手写数字识别（准确率>98%）
– 使用预训练模型（如ResNet）进行图像分类
– **工具**：Keras（高阶API简化开发）
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### **Day 7-8：自然语言处理（NLP）**
**目标**：文本数据处理与模型构建
– **学习内容**：
– 词袋模型/TF-IDF
– RNN/LSTM原理
– Transformer架构简介（如BERT/GPT）
– **实战**：
– 电影评论情感分析（正向/负向）
– 使用Hugging Face库调用预训练模型
– **数据集**：IMDB影评数据集
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### **Day 9：项目实战整合**
**选择1个方向深度实践**：
1. **计算机视觉**：口罩检测（OpenCV+CNN）
2. **NLP**：新闻分类系统
3. **生成式AI**：用Stable Diffusion生成图片
– **技巧**：
– 数据增强（Data Augmentation）
– 模型微调（Fine-tuning）
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### **Day 10：部署与优化**
**目标**：让模型落地应用
– **学习内容**：
– 模型导出为ONNX格式
– 使用Flask构建简易API
– 模型轻量化（如量化Pruning）
– **实战**：将训练好的模型部署到云端（AWS/GCP免费层）
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### **加速学习技巧**：
1. **善用AI工具**：
– ChatGPT调试代码
– GitHub Copilot辅助编程
2. **社群学习**：
– Kaggle竞赛（即使只提交baseline）
– 参加AI Hackathon（如Devpost）
3. **每日复盘**：
– 记录3个关键学习点
– 用费曼技巧复述算法原理
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### **常见问题解答**：
– Q：数学不好能学AI吗？
A：初期可用工具库避开复杂推导，但建议后续补线性代数/概率基础。
– Q：是否需要高性能GPU？
A：入门阶段Colab的免费GPU足够，进阶时考虑云服务（如AWS EC2）。
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**学习路线图**：
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A[Python基础] –> B[机器学习基础]
B –> C[深度学习]
C –> D[NLP/CV专项]
D –> E[项目实战]
E –> F[模型部署]
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坚持每天动手写代码，10天后你将：
✅ 独立完成端到端AI项目
✅ 理解技术文档和论文基础
✅ 具备继续深造的能力
**立即行动**：今天就从Day1的Python练习开始！遇到问题时，记住所有AI专家都曾从”print(‘Hello World’)”起步。
请先 ！