以下是专为快速掌握AI核心技能设计的 **7天学习框架**，结合理论与实践，适合有编程基础的学习者高效入门。建议每天投入4-6小时，关键在动手实践。
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### **Day 1：AI基础与Python速成**
– **上午**
– AI概念扫盲：机器学习/深度学习区别、应用场景（推荐3Blue1Brown《神经网络》视频）
– 环境搭建：安装Python+Jupyter Notebook+PyTorch/TensorFlow
– **下午**
– Python速成：重点掌握NumPy（矩阵运算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（可视化）
– *实战*：用Python实现线性回归预测房价（Kaggle公开数据集）
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### **Day 2：机器学习核心算法**
– **上午**
– 监督学习三巨头：线性回归、决策树、SVM（原理+数学直觉）
– 模型评估：准确率/召回率/F1、交叉验证
– **下午**
– *实战*：Scikit-learn实现鸢尾花分类（区分过拟合与欠拟合）
– 工具：学习使用Google Colab的免费GPU资源
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### **Day 3：深度学习入门**
– **上午**
– 神经网络基础：感知机、激活函数（ReLU/Sigmoid）、反向传播
– 框架对比：PyTorch动态图 vs TensorFlow静态图
– **下午**
– *实战*：用PyTorch搭建MNIST手写数字识别网络（准确率>95%）
– 技巧：使用预训练权重加速开发（如ResNet）
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### **Day 4：CV与NLP初探**
– **上午**
– 计算机视觉：CNN架构（AlexNet/VGG可视化理解）
– 自然语言处理：RNN/LSTM/Transformer对比
– **下午**
– *实战*：
– CV：用OpenCV实现人脸检测（Haar级联）
– NLP：用HuggingFace的BERT做文本情感分析
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### **Day 5：模型优化与部署**
– **上午**
– 调参技巧：学习率衰减、Dropout、BatchNorm
– 轻量化：模型剪枝、量化（适用于移动端）
– **下午**
– *实战*：将训练好的模型部署为Flask API
– 工具链：ONNX格式转换、Docker容器化
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### **Day 6：前沿技术速览**
– **专项突破**（任选2个方向）：
– 生成式AI：Stable Diffusion图像生成
– 强化学习：OpenAI Gym玩转CartPole
– 大模型：LLaMA2本地部署+LoRA微调
– *实战*：用LangChain构建个人知识库问答机器人
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### **Day 7：项目冲刺**
– **综合项目**（任选1个）：
– 智能聊天机器人（NLP+对话管理）
– 新冠肺炎X光分类（医疗AI）
– 股票价格预测（时间序列分析）
– **成果包装**：
– 撰写GitHub README（含效果演示GIF）
– 学习编写技术博客（如Medium/知乎）
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### **加速技巧**
1. **Debug优先**：遇到报错直接搜索”错误信息+Stack Overflow”
2. **抄代码艺术**：GitHub搜同类项目（按⭐排序），理解后修改
3. **杠杆学习**：善用AI工具（ChatGPT调试代码，Cursor智能补全）
### **后续路径**
– 中级：参加Kaggle比赛（从Titanic生存预测开始）
– 高级：复现顶会论文（Arxiv-Sanity跟踪最新研究）
> 注：7天可建立完整知识框架，但AI是持续迭代的领域，建议保持每周精读1篇论文+实践1个小项目的节奏。
请先 ！