以下是一份系统化的7天AI实战学习计划，旨在通过高效、分阶段的学习帮助你快速掌握AI核心概念并完成实践项目。结合理论与实战，适合有编程基础的学习者。
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### **📅 7天AI速成计划（每天2-3小时）**
#### **Day 1：AI基础与Python速成**
– **目标**：搭建开发环境，掌握Python基础。
– **学习内容**：
– 安装Python + Jupyter Notebook
– Python语法速成（列表/字典/函数/类）
– 关键库：`numpy`、`pandas`基础操作
– **实战**：用Pandas清洗CSV数据（如Kaggle的Titanic数据集）
#### **Day 2：机器学习入门**
– **目标**：理解监督学习全流程。
– **学习内容**：
– 机器学习分类：监督/无监督学习
– 线性回归/逻辑回归原理
– 模型评估：准确率、F1分数、ROC曲线
– **实战**：Scikit-learn实现鸢尾花分类（代码示例👇）
“`python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X, y = load_iris(return_X_y=True)
model = LogisticRegression().fit(X, y)
print(model.score(X, y))
“`
#### **Day 3：深度学习初探**
– **目标**：用神经网络解决实际问题。
– **学习内容**：
– 神经网络基础结构（输入层/隐藏层/激活函数）
– TensorFlow/PyTorch快速入门
– **实战**：MNIST手写数字识别（CNN版代码片段）
“`python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’, input_shape=(28,28,1)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’)
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)
“`
#### **Day 4：NLP与Transformer**
– **目标**：处理文本数据并理解大模型基础。
– **学习内容**：
– 词袋模型 → Word2Vec → Transformer
– Hugging Face库快速调用
– **实战**：用BERT完成情感分析（Hugging Face示例）
“`python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(“sentiment-analysis”)
classifier(“I love this tutorial!”) # 输出: [{‘label’: ‘POSITIVE’, ‘score’: 0.99}]
“`
#### **Day 5：计算机视觉实战**
– **目标**：掌握图像处理核心方法。
– **学习内容**：
– CNN架构（ResNet/YOLO）
– 数据增强与迁移学习
– **实战**：用预训练ResNet50分类猫狗图片
“`python
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights=’imagenet’)
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(‘dog.jpg’, target_size=(224,224))
img_array = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(np.expand_dims(img, axis=0))
predictions = model.predict(img_array)
print(tf.keras.applications.resnet50.decode_predictions(predictions))
“`
#### **Day 6：项目实战日**
– **选择方向**（任选1个）：
1. **聊天机器人**：基于GPT-3.5 API开发问答系统
2. **AI绘画**：Stable Diffusion生成指定风格图像
3. **预测模型**：用XGBoost预测房价
#### **Day 7：部署与优化**
– **核心技能**：
– 模型导出为ONNX格式
– 使用Flask搭建简易API
– 模型轻量化（知识蒸馏/量化）
– **实战**：将Day6项目部署到本地服务器
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### **💡 学习资源推荐**
– **理论**：吴恩达《机器学习》课程（Coursera）
– **代码**：Kaggle Learn / Fast.ai
– **工具**：Google Colab（免费GPU）、GitHub Copilot（辅助编程）
### **⚠️ 重要提示**
– “精通”需持续实践，7天可掌握核心工作流
– 建议后续专项突破（如LLM/自动驾驶等）
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