以下是一份专为**零基础学习者**设计的**10天AI速成指南**，结合**理论+实战**，助你高效掌握AI核心技能。每天学习约3-4小时，按步骤操作即可看到成果。
—
### **📅 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
1. **基础理论**（2小时）
– 什么是AI/机器学习/深度学习？推荐观看：[3Blue1Brown《神经网络简介》](https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx)
– 区分监督学习、无监督学习、强化学习（举例说明）。
2. **工具安装**（1小时）
– 安装Python（推荐3.8+版本）+ Jupyter Notebook
– 安装库：`pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow`
3. **实战**（1小时）
– 用Python实现第一个AI程序：手写数字识别（MNIST数据集，代码示例见下文👇）。
“`python
# MNIST手写数字识别示例
from tensorflow import keras
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), _ = mnist.load_data()
train_images = train_images / 255.0 # 归一化
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation=’relu’),
keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) # 训练5轮
“`
—
### **📅 Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：掌握经典算法 + 数据预处理
1. **核心算法**（3小时）
– 线性回归、决策树、KNN、SVM的原理（推荐：[Scikit-learn官方文档](https://scikit-learn.org/stable/)）。
2. **数据清洗**（1小时）
– 处理缺失值、标准化、特征工程（用Pandas练习）。
3. **实战**（2小时）
– 用Scikit-learn预测房价（波士顿房价数据集）。
– 代码重点：
“`python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.score(X_test, y_test))
“`
—
### **📅 Day 5-6：深度学习与神经网络**
**目标**：理解神经网络 + 搭建CNN/RNN
1. **核心概念**（3小时）
– 神经元、激活函数、反向传播、CNN（卷积层/池化层）、RNN（LSTM）。
2. **框架学习**（2小时）
– TensorFlow/Keras实战：用CNN分类CIFAR-10图像数据集。
3. **代码示例**：
“`python
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’, input_shape=(32,32,3)),
keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
“`
—
### **📅 Day 7-8：NLP与Transformer**
**目标**：文本处理 + 预训练模型
1. **NLP基础**（2小时）
– 分词、词向量（Word2Vec）、注意力机制。
2. **Hugging Face实战**（3小时）
– 用BERT做文本分类（安装`transformers`库，调用预训练模型）。
– 示例：
“`python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(“text-classification”, model=”bert-base-uncased”)
print(classifier(“I love AI!”))
“`
—
### **📅 Day 9-10：项目整合与部署**
**目标**：完整项目 + 模型部署
1. **综合项目**（4小时）
– 选择方向（如：垃圾邮件分类、AI绘画、聊天机器人），从数据收集到模型训练全流程实践。
2. **模型部署**（2小时）
– 用Flask搭建简易API接口，或部署到Hugging Face Spaces。
3. **优化技巧**（1小时）
– 超参数调优（GridSearchCV）、模型轻量化（量化/剪枝）。
—
### **🚀 加速建议**
1. **刻意练习**：每天完成1个Kaggle微型项目（如[Titanic](https://www.kaggle.com/c/titanic)）。
2. **社群学习**：加入AI社群（如GitHub、Discord），参与讨论。
3. **扩展资源**：
– 书籍：《Python深度学习》（François Chollet）
– 课程：Andrew Ng《机器学习》（Coursera）
**关键点**：**先跑通代码，再理解原理**！遇到问题善用Google/Stack Overflow。10天后，你将拥有独立完成AI项目的能力！
请先 ！