以下是为零基础学习者设计的10天AI实战学习计划，结合理论与实践，逐步掌握AI核心技能：
—
### **Day 1-2：AI基础认知与工具准备**
**目标**：理解AI概念+搭建开发环境
– **学习内容**：
– AI、机器学习、深度学习区别（举例：ChatGPT vs 图像识别）
– Python基础语法速成（变量/循环/函数）
– 安装Anaconda+Jupyter Notebook
– **实战**：
– 用Python写一个「手写数字分类」的`Hello World`程序（使用现成数据集）
– 推荐工具：Google Colab免安装版
—
### **Day 3-4：机器学习初体验**
**目标**：掌握经典算法
– **学习内容**：
– 监督学习 vs 无监督学习
– 线性回归/决策树原理（用房价预测案例讲解）
– **实战**：
– 用Scikit-learn预测鸢尾花种类
– 数据可视化：Matplotlib绘制分类边界
—
### **Day 5-6：深度学习入门**
**目标**：构建第一个神经网络
– **学习内容**：
– 神经网络基础结构（输入层/隐藏层/激活函数）
– TensorFlow/Pytorch框架对比
– **实战**：
– 用Keras搭建MNIST手写数字识别模型（准确率>95%）
– 使用预训练模型（如ResNet）快速实现图像分类
—
### **Day 7-8：NLP与生成式AI**
**目标**：玩转语言模型
– **学习内容**：
– 词向量（Word2Vec）、Transformer架构
– ChatGPT背后的技术逻辑
– **实战**：
– 用Hugging Face调用GPT-3生成诗歌
– 训练一个简易聊天机器人（Dialogflow无代码方案）
—
### **Day 9：模型优化与部署**
**目标**：让AI真正可用
– **学习内容**：
– 过拟合对策（Dropout/数据增强）
– 模型轻量化（MobileNet）
– **实战**：
– 将模型部署到Flask网页端（本地测试）
– 使用Gradio快速构建交互界面
—
### **Day 10：综合项目挑战**
**可选项目**（任选其一）：
1. **AI换脸工具**：基于StyleGAN
2. **股票预测系统**：LSTM时间序列分析
3. **智能问答系统**：BERT+FAQ匹配
—
### **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）
– **社区**：Kaggle竞赛、GitHub开源项目
—
### **关键建议**
1. **先跑通再优化**：第一天就运行完整代码，建立成就感
2. **80/20法则**：重点掌握核心概念（如损失函数、梯度下降）
3. **加入AI社群**：遇到问题及时提问（推荐Reddit的r/learnmachinelearning）
> 注：每天建议投入3小时，第5天和第8天可安排休息日消化内容。实际进度可根据基础调整，核心是保持连续性。
请先 ！