以下是10个从入门到精通的AI实战项目清单，涵盖计算机视觉、自然语言处理、强化学习等方向，由浅入深设计，适合不同阶段的学习者。每个项目包含技术点和学习目标：
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### **一、入门级（掌握基础工具链）**
1. **手写数字识别（MNIST）**
– 技术点：PyTorch/Keras、全连接神经网络、CNN
– 目标：理解数据预处理、模型训练流程、准确率评估
– 扩展：尝试不同网络结构对比效果
2. **垃圾邮件分类器**
– 技术点：TF-IDF/Word2Vec、朴素贝叶斯/SVM
– 目标：掌握文本特征工程和传统NLP方法
3. **房价预测（回归问题）**
– 技术点：线性回归、决策树、特征归一化
– 目标：学习处理结构化数据和回归任务
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### **二、进阶级（解决复杂问题）**
4. **电影评论情感分析（IMDb）**
– 技术点：LSTM/GRU、Attention机制
– 目标：处理变长文本序列，理解RNN局限性
5. **口罩佩戴检测**
– 技术点：YOLO/SSD、数据增强、迁移学习
– 目标：掌握目标检测全流程部署
6. **AI绘画（风格迁移）**
– 技术点：VGG19、Gram矩阵、损失函数设计
– 目标：理解深度学习特征空间特性
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### **三、高手级（工业级应用）**
7. **智能聊天机器人**
– 技术点：Transformer、HuggingFace库、微调BERT/GPT
– 目标：处理多轮对话和意图识别
8. **自动驾驶模拟（CARLA+强化学习）**
– 技术点：DQN/PPO、ROS环境集成
– 目标：掌握连续动作空间决策
9. **医学影像分割（UNet）**
– 技术点：Dice损失、数据不平衡处理
– 目标：学习医疗AI特殊挑战
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### **四、专家级（前沿探索）**
10. **AI作曲（Transformer+MIDI）**
– 技术点：音乐表征学习、生成对抗训练
– 目标：探索跨模态生成可能性
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### **学习路径建议：**
1. **工具准备**：Python + PyTorch/TensorFlow + Jupyter
2. **数据集来源**：Kaggle、UCI、HuggingFace Datasets
3. **部署进阶**：Flask/Django模型服务化、ONNX格式转换
4. **性能优化**：模型剪枝、知识蒸馏、量化部署
每个项目建议先复现论文/教程，再尝试改进：
– 修改网络结构
– 增加数据增强策略
– 尝试不同的损失函数
需要具体某个项目的代码模板或论文参考可以告诉我，我会提供详细资源推荐。
请先 ！