以下是为零基础学习者设计的10天AI速成计划，注重理论与实践结合，每天2-3小时高效学习。建议配备Python基础（若无，前3天需额外补充Python语法）：
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### **Day 1-2：AI基础认知**
– **核心内容**：
– 什么是AI/ML/DL？区别与应用场景（推荐Google的《机器学习速成课程》）
– Python速成：NumPy/Pandas基础操作（Kaggle微课程）
– 开发环境搭建：Colab/Jupyter Notebook
– **实战**：用Pandas分析鸢尾花数据集（sklearn.datasets）
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### **Day 3-4：机器学习入门**
– **核心内容**：
– 监督学习三要素：数据/模型/损失函数
– 经典算法：线性回归、决策树（可视化理解）
– 模型评估：训练集/测试集划分，准确率/混淆矩阵
– **实战**：Scikit-learn实现房价预测（Kaggle入门赛）
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### **Day 5-6：深度学习初探**
– **核心内容**：
– 神经网络基础：神经元/激活函数/反向传播
– 框架入门：PyTorch或TensorFlow（推荐PyTorch更直观）
– CNN视觉原理：卷积核/池化层（可视化工具：CNN Explainer）
– **实战**：MNIST手写数字识别（准确率＞95%）
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### **Day 7-8：NLP与Transformer**
– **核心内容**：
– 文本处理：词袋模型/Word2Vec
– Transformer架构图解（Attention is All You Need论文精要）
– Hugging Face生态：BERT/GPT应用
– **实战**：用预训练模型生成文本（GPT-2）或情感分析
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### **Day 9-10：项目冲刺**
– **可选方向**（任选1个）：
1. **计算机视觉**：YOLO目标检测（用现成权重检测视频中的物体）
2. **自然语言处理**：搭建智能问答机器人（Rasa框架）
3. **生成式AI**：Stable Diffusion图像生成（调整prompt观察效果）
– **学习建议**：
– 阅读GitHub优秀项目代码（如AI换脸、Chatbot等）
– 参加Kaggle/AI Studio新手赛
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### **关键资源**：
1. **视频课程**：
– 吴恩达《机器学习》（Coursera）
– 李沐《动手学深度学习》（B站）
2. **工具**：
– Kaggle Learn / Google Colab（免配置GPU）
– 天池/AI Studio（中文友好）
3. **社区**：
– Hugging Face Discord / r/MachineLearning
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### **注意事项**：
– 数学要求：重点掌握向量/矩阵运算、概率基础，遇到公式用代码复现理解
– 避坑指南：初期避免陷入算法推导，先跑通Pipeline建立成就感
– 延展学习：10天后可专项突破（推荐CV/NLP/RL方向）
**附：学习效果检测表**
– 基础：能解释过拟合/欠拟合的区别
– 进阶：能调试模型超参数提升5%准确率
– 高手：能复现最新论文的简化版（如TinyBERT）
坚持每天动手实践，10天后你将拥有可展示的AI项目！
请先 ！