以下是专为零基础学习者设计的 **10天AI速成计划**，兼顾核心理论与实战应用，助你高效入门并掌握AI基础能力。每日学习内容聚焦重点，避免冗余信息。
—
### **📅 10天学习路线**
**核心工具**：Python + TensorFlow/PyTorch + 经典算法 + 真实项目
#### **Day 1-2：基础筑基**
– **目标**：搭建开发环境，掌握Python与数学基础
– ✔ **Python速成**
– 语法基础（变量/循环/函数）
– 关键库：`NumPy`（矩阵运算）、`Pandas`（数据处理）
– ✔ **数学重点**
– 线性代数（矩阵/向量）、概率（分布/贝叶斯）
– 📌 **实战**：用Python实现线性回归（仅用NumPy）
#### **Day 3-4：机器学习入门**
– **目标**：理解监督学习与无监督学习核心算法
– ✔ **经典算法**
– 监督学习：线性回归、决策树、SVM
– 无监督学习：K-Means、PCA
– ✔ **工具库**：Scikit-learn（数据预处理/模型训练/评估）
– 📌 **实战**：鸢尾花分类（完整流程：数据→训练→评估）
#### **Day 5-6：深度学习初探**
– **目标**：掌握神经网络基础与框架使用
– ✔ **神经网络原理**
– 前向传播、反向传播、激活函数
– ✔ **框架实战**
– TensorFlow/Keras 或 PyTorch 搭建全连接网络
– 📌 **实战**：MNIST手写数字识别（准确率＞95%）
#### **Day 7-8：CV/NLP专项突破**
– **目标**：学习计算机视觉与自然语言处理基础模型
– ✔ **计算机视觉**
– CNN原理（卷积/池化）、预训练模型（ResNet）
– ✔ **自然语言处理**
– RNN、Transformer基础，BERT简介
– 📌 **实战**：
– CV：猫狗分类（CNN实现）
– NLP：情感分析（LSTM/Transformer）
#### **Day 9-10：项目实战与部署**
– **目标**：完整项目开发与模型部署
– ✔ **端到端项目**
– 从数据收集到模型训练与优化（如房价预测、垃圾邮件分类）
– ✔ **模型部署**
– Flask/Django构建简易API，或使用Gradio快速演示
– 📌 **实战**：开发一个AI应用并部署到云端（如Heroku）
—
### **⚡ 加速技巧**
1. **代码优先**：直接复现经典项目（Kaggle/GitHub），再理解理论。
2. **善用工具**：
– 数据标注：LabelImg
– 自动化：AutoML（如Google AutoML）
3. **社区资源**：
– 视频课程：吴恩达《机器学习》（Coursera）
– 代码库：Hugging Face（NLP模型）、TorchVision（CV模型）
—
### **⚠️ 关键提醒**
– **不要陷入数学细节**：初期会用API调用即可，后续逐步深入。
– **保持输出**：每天记录代码笔记（GitHub或博客），巩固学习成果。
– **10天后**：可选择细分方向（如推荐系统、AIGC）深入钻研。
**附：学习资源清单**
– 数据集：Kaggle、UCI Machine Learning Repository
– 代码模板：GitHub搜索「AI Starter Project」
– 调试工具：Google Colab（免费GPU）
通过这个计划，10天后你将能够独立完成AI项目原型开发，并具备持续学习的能力。🚀
请先 ！