以下是一份系统化的 **7天AI学习计划**，从零基础到实战应用，结合理论与实践，帮助你快速入门并掌握核心技能。每天学习约3-4小时，可根据自身进度调整。
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### **Day 1：AI基础认知与工具准备**
**目标**：理解AI概念、搭建开发环境
1. **AI基础**
– 什么是人工智能？区分AI、机器学习（ML）、深度学习（DL）。
– 常见应用场景：图像识别、语音助手、推荐系统等。
– 推荐资源：[Google AI入门课程](https://ai.google/education/)
2. **环境搭建**
– 安装Python（推荐3.8+版本）和Jupyter Notebook。
– 安装必要库：`pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn`
3. **实战**：用Python实现第一个AI程序（如线性回归预测房价）。
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### **Day 2：机器学习基础**
**目标**：掌握监督学习核心算法
1. **理论**
– 监督学习 vs 无监督学习。
– 线性回归、逻辑回归、决策树原理。
2. **实战**
– 使用Scikit-learn训练分类模型（如鸢尾花数据集）。
– 代码示例：
“`python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
model = DecisionTreeClassifier().fit(iris.data, iris.target)
print(model.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])) # 预测类别
“`
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### **Day 3：深度学习入门**
**目标**：理解神经网络与框架使用
1. **理论**
– 神经网络基础：神经元、激活函数、反向传播。
– 深度学习框架：TensorFlow/PyTorch简介。
2. **实战**
– 用Keras（TensorFlow高层API）训练MNIST手写数字识别模型。
– 代码片段：
“`python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential([Dense(128, activation=’relu’), Dense(10, activation=’softmax’)])
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’)
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)
“`
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### **Day 4：计算机视觉（CV）实战**
**目标**：图像分类与目标检测
1. **工具**
– OpenCV基础：图像读取、边缘检测。
– 预训练模型：ResNet、YOLO。
2. **实战**
– 使用迁移学习（如MobileNet）训练猫狗分类器。
– 关键代码：
“`python
from keras.applications import MobileNetV2
base_model = MobileNetV2(weights=’imagenet’, include_top=False)
“`
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### **Day 5：自然语言处理（NLP）实战**
**目标**：文本分类与生成
1. **技术**
– 词袋模型、Word2Vec、Transformer。
– Hugging Face库入门。
2. **实战**
– 用BERT模型实现情感分析（如电影评论数据集）。
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### **Day 6：项目整合与优化**
**目标**：完整项目流程
1. **全流程**
– 数据清洗 → 特征工程 → 模型训练 → 评估（准确率、F1分数）。
2. **实战**
– 选择Kaggle入门竞赛（如Titanic生存预测），提交结果。
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### **Day 7：部署与进阶方向**
**目标**：模型部署与扩展学习
1. **部署**
– 使用Flask搭建简易AI API。
– 示例：将模型封装为Web服务。
2. **进阶**
– 学习方向推荐：强化学习、GAN、大语言模型（LLM）。
– 资源推荐：[Fast.ai](https://course.fast.ai)、[Coursera深度学习专项](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)。
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### **关键提示**：
1. **不要死磕数学**：初期以应用为主，后续再补线性代数/概率论。
2. **多实践**：Kaggle、天池等平台提供大量数据集和案例。
3. **社区支持**：遇到问题优先查Stack Overflow、GitHub Issues。
**附加资源**：
– 书籍：《Python机器学习手册》《深度学习入门》
– 视频：[3Blue1Brown神经网络讲解](https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk)
通过这7天的密集学习，你将具备独立完成AI项目的能力，并能够持续探索更复杂的领域！ 🚀
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