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，助你快速掌握AI核心技能。每天聚焦一个主题，循序渐进：
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### **Day 1-2：AI基础与Python速成**
– **学习目标**：理解AI基础概念 + Python编程入门
– **理论**：
– AI、机器学习、深度学习区别
– 监督学习/无监督学习/强化学习
– **实践**：
– 安装Python+Jupyter Notebook
– 基础语法：变量、循环、函数
– 用NumPy/Pandas处理数据（如分析鸢尾花数据集）
– **资源**：
– 视频：[Python for Beginners](https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw)
– 数据集：[UCI Iris Dataset](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris)
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### **Day 3-4：机器学习入门**
– **学习目标**：掌握经典机器学习算法
– **理论**：
– 线性回归、决策树、KNN原理
– 模型评估：准确率、召回率、ROC曲线
– **实践**：
– 使用Scikit-learn训练分类模型（如预测糖尿病）
– 可视化决策边界（Matplotlib）
– **案例**：
“`python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
print(“Accuracy:”, clf.score(X_test, y_test))
“`
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### **Day 5-6：深度学习与TensorFlow/Keras**
– **学习目标**：搭建神经网络
– **理论**：
– 神经元、激活函数、反向传播
– CNN/RNN应用场景
– **实践**：
– 用Keras构建MNIST手写数字识别模型
– 调参：学习率、Batch Size影响
– **代码片段**：
“`python
model = Sequential([
Dense(128, activation=’relu’, input_shape=(784,)),
Dense(10, activation=’softmax’)
])
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’)
“`
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### **Day 7-8：计算机视觉与NLP实战**
– **专项突破**：
– **CV**：图像分类（ResNet）、目标检测（YOLO）
– 使用OpenCV处理图片
– **NLP**：文本分类（BERT）、情感分析
– Hugging Face库实战
– **工具**：
– Google Colab GPU加速
– 预训练模型：VGG16, GPT-2
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### **Day 9：模型优化与部署**
– **进阶技能**：
– 超参数调优（Grid Search）
– 模型轻量化（TensorFlow Lite）
– 部署到Flask API：
“`python
@app.route(‘/predict’, methods=[‘POST’])
def predict():
data = request.get_json()
prediction = model.predict(data)
return jsonify({‘result’: prediction.tolist()})
“`
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### **Day 10：综合项目**
– **实战项目**（任选）：
1. 智能聊天机器人（NLP）
2. 口罩检测系统（CV）
3. 股票价格预测（时间序列）
– **学习建议**：
– 复现GitHub热门项目（如[Top AI Projects](https://github.com/topics/ai))
– 参加Kaggle入门赛（Titanic, MNIST）
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### **关键资源整合**：
1. 理论补充：
– 书籍：《Python机器学习手册》
– 课程：[Andrew Ng《机器学习》](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
2. 代码库：
– [AI For Beginners – Microsoft](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners)
3. 社区：
– Kaggle、Stack Overflow、Reddit的r/MachineLearning
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### **注意事项**：
– 每日学习时间建议：3-4小时（理论1h + 代码2h + 复盘1h）
– 遇到问题优先查阅官方文档（如[TensorFlow Docs](https://www.tensorflow.org/api_docs))
– 不要追求完美，先完成再优化！
通过这10天高强度训练，你将建立起AI核心知识框架，并具备解决实际问题的能力。学习结束后，建议选择1个方向（CV/NLP/强化学习）深入钻研。AI领域持续进化，保持实践是关键！
请先 ！