# AI应用开发：从零到精通的智能革命实战指南
## 第一部分：AI开发基础
### 第一章：AI开发全景图
– 人工智能发展简史与现状
– AI应用开发的核心技术栈
– 现代AI应用的主要领域与案例
– 开发环境与工具链介绍
### 第二章：机器学习基础
– 监督学习、无监督学习与强化学习
– 特征工程与数据预处理
– 常用算法原理与实践
– 模型评估与优化方法
## 第二部分：核心技术实战
### 第三章：深度学习开发
– 神经网络基础与框架选择
– CNN、RNN、Transformer架构详解
– PyTorch/TensorFlow实战
– 模型训练技巧与调优策略
### 第四章：计算机视觉应用
– OpenCV基础与图像处理
– 目标检测与图像分类实战
– 人脸识别与姿态估计
– 工业视觉检测案例
### 第五章：自然语言处理
– 文本预处理与特征提取
– 词嵌入与语言模型
– BERT/GPT应用开发
– 对话系统与文本生成
## 第三部分：进阶开发技术
### 第六章：模型优化与部署
– 模型压缩与量化技术
– ONNX格式与跨平台部署
– 边缘设备推理优化
– 云服务部署与API开发
### 第七章：AI工程化实践
– MLOps基础与工具链
– 数据版本控制与流水线
– 模型监控与持续学习
– 分布式训练框架
## 第四部分：行业应用实战
### 第八章：行业解决方案
– 医疗AI应用开发
– 金融风控与智能投顾
– 智能制造与预测维护
– 零售推荐系统实战
### 第九章：伦理与未来
– AI伦理与可解释性
– 隐私保护与联邦学习
– AI前沿技术展望
– 开发者成长路径
## 附录
– 数学基础速查
– 常用数据集资源
– 开源项目推荐
– 开发问题排错指南
这本指南将带领开发者从基础概念到高级应用，通过理论讲解与实战项目结合的方式，掌握AI应用开发的全流程技能，参与智能革命的技术实践。
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