以下是专为零基础学习者设计的 **10天AI速成计划**，结合理论与实战，助你快速掌握AI核心技能。每日学习时间建议 **3-4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 + 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工具：ChatGPT、MidJourney、Copilot体验
2. **Python速成**
– 安装Anaconda + Jupyter Notebook
– 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计算斐波那契数列 + 数据表格处理
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### **📅 Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：理解机器学习流程
1. **核心概念**
– 监督学习 vs 无监督学习
– 常见算法：线性回归、决策树、KNN（仅原理，不深究数学）
2. **工具上手**
– `scikit-learn` 库：用鸢尾花数据集完成分类任务
*实战*：训练一个手写数字识别模型（MNIST数据集）
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### **📅 Day 5-6：深度学习初探**
**目标**：神经网络基础
1. **核心知识**
– 神经网络结构：输入层、隐藏层、激活函数（ReLU/Sigmoid）
– 框架选择：PyTorch或TensorFlow（推荐PyTorch更友好）
2. **实战项目**
– 用PyTorch搭建全连接网络识别Fashion-MNIST（服装图片分类）
*代码示例*：
“`python
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10)
)
“`
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### **📅 Day 7-8：CV/NLP实战**
**目标**：专项领域突破
– **计算机视觉（CV）**
– CNN原理：卷积层、池化层
*实战*：用预训练ResNet完成猫狗分类（迁移学习）
– **自然语言处理（NLP）**
– 词向量、Transformer简介
*实战*：用Hugging Face的BERT做文本情感分析
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### **📅 Day 9-10：项目整合与部署**
**目标**：完整项目开发
1. **端到端项目**
– 选择1个方向（如房价预测、聊天机器人、AI绘画）
– 从数据清洗到模型训练全流程实现
2. **模型部署**
– 用Gradio快速搭建Web界面部署模型
*示例*：部署一个图像分类器，用户上传图片即可预测
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### **🚀 加速建议**
1. **善用工具**：
– ChatGPT辅助debug
– Kaggle/Kernels参考他人代码
2. **刻意练习**：
– 每天复现1个开源项目（GitHub搜索”beginner-friendly AI projects”）
3. **社群学习**：
– 加入AI社群（如Fast.ai论坛、Reddit的r/learnmachinelearning）
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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
**关键点**：10天无法真正“精通”，但能建立系统认知并具备实战能力。持续学习（如参加Kaggle比赛）才是进阶之道！
请先 ！