以下是一份为期10天的零基础AI学习计划，结合理论与实践，帮助你快速掌握AI核心概念并完成实战项目。每天学习时间建议3-4小时，可根据自身情况调整。
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### **Day 1-2：AI基础认知与Python速成**
**目标**：建立AI基础认知 + Python编程能力
1. **AI科普**
– 了解AI、机器学习、深度学习的区别（推荐3Blue1Brown《神经网络简介》视频）
– 典型应用场景：图像识别、自然语言处理（NLP）、预测分析
2. **Python速成**
– 安装Anaconda（集成Jupyter Notebook）
– 学习基础语法：变量、循环、函数、列表/字典
– 必学库：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）
*实战*：用Pandas分析CSV数据（如电影评分数据集）
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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
1. **核心概念**
– 监督学习 vs 无监督学习
– 训练/测试集划分、过拟合与正则化
2. **Scikit-learn实战**
– 实现线性回归（房价预测）
– 实现分类任务（鸢尾花分类，KNN算法）
*关键代码*：
“`python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
“`
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### **Day 5-6：深度学习初探**
**目标**：掌握神经网络基础与TensorFlow/Keras
1. **神经网络原理**
– 神经元、激活函数（ReLU/Sigmoid）、反向传播
2. **TensorFlow实战**
– 搭建全连接网络解决MNIST手写数字识别
*示例代码*：
“`python
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation=’relu’),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’)
“`
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### **Day 7-8：CV/NLP专项突破**
**选择方向**（建议二选一）：
**A. 计算机视觉（CV）**
– CNN原理（卷积层、池化层）
– 实战：用预训练模型（如ResNet）完成猫狗分类
**B. 自然语言处理（NLP）**
– 词嵌入（Word2Vec）、Transformer简介
– 实战：文本情感分析（LSTM模型）
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### **Day 9-10：项目实战与部署**
**目标**：完成端到端项目并部署
1. **项目选题**（任选）：
– 房价预测系统（回归任务）
– 新闻分类器（NLP）
– 人脸表情识别（CV）
2. **模型部署**
– 使用Flask搭建简易Web API
– 或部署到Hugging Face Spaces（NLP模型）
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### **关键资源推荐**
– **视频课程**：吴恩达《机器学习》（Coursera）、Fast.ai实战课
– **书籍**：《Python机器学习手册》《动手学深度学习》
– **数据集平台**：Kaggle、UCI Machine Learning Repository
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### **注意事项**
1. **不要死磕数学**：初期以应用为主，后续再补线性代数/概率论
2. **优先跑通代码**：先复现现有项目，再修改创新
3. **加入社区**：遇到问题及时在Stack Overflow或AI论坛提问
通过这10天的密集学习，你将具备独立完成AI项目的能力。后续可继续深入学习：
– 强化学习
– GAN/扩散模型
– 大模型微调（如LLaMA、Stable Diffusion）
**行动建议**：今天就开始Day 1的任务！拖延是学习AI的最大敌人 🚀
请先 ！