以下是为零基础学习者设计的10天AI速成计划，结合理论与实践，助你快速掌握核心概念并完成实战项目。每天学习4-6小时，可根据自身进度调整。
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### **📅 Day 1-2：AI基础与Python速成**
**目标**：建立AI认知+掌握Python基础
– **学习内容**：
– AI基础概念：机器学习 vs 深度学习 vs 生成式AI
– Python语法速成（变量/循环/函数/类）
– 必备库：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）
– **实战**：用Python实现简易计算器/数据分析脚本
– **资源推荐**：
– 视频：[Python for Beginners (freeCodeCamp)](https://youtu.be/rfscVS0vtbw)
– 工具：Google Colab（免安装在线编程）
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### **📅 Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：理解监督学习与经典算法
– **学习内容**：
– 机器学习流程：数据→训练→评估
– 算法实战：线性回归、决策树、KNN
– 工具：Scikit-learn（10行代码实现模型）
– **实战**：
– 房价预测（Kaggle入门赛）
– 鸢尾花分类（Scikit-learn官方示例）
– **关键点**：
– 学会用`train_test_split`划分数据
– 理解准确率、召回率等指标
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### **📅 Day 5-6：深度学习与神经网络**
**目标**：掌握神经网络核心概念
– **学习内容**：
– 神经网络结构：输入层/隐藏层/输出层
– 激活函数（ReLU/Sigmoid）、损失函数
– 框架入门：TensorFlow/Keras
– **实战**：
– MNIST手写数字识别（准确率>98%）
– 用预训练模型（如ResNet）实现图像分类
– **技巧**：
– 使用`model.fit()`快速训练
– 学会用GPU加速（Colab免费GPU）
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### **📅 Day 7-8：CV/NLP专项突破**
**目标**：掌握两大核心应用领域
– **计算机视觉（CV）**：
– CNN原理 → 实战：猫狗分类
– 工具：OpenCV图像处理
– **自然语言处理（NLP）**：
– 文本预处理（分词/TF-IDF）
– 实战：情感分析（LSTM/BERT）
– **资源**：
– 数据集：CIFAR-10（CV）、IMDB影评（NLP）
– 工具：Hugging Face模型库
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### **📅 Day 9-10：项目实战与部署**
**终极目标**：完成端到端项目并部署
– **项目选题**（任选）：
– 智能聊天机器人（NLP）
– 口罩检测系统（CV+目标检测）
– 股票价格预测（时间序列）
– **关键步骤**：
1. 数据收集与清洗
2. 模型训练与调参
3. 部署到Gradio/Streamlit（简易Web界面）
– **案例参考**：
– 用GPT-3.5 API构建问答助手
– YOLOv8实现实时物体检测
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### **🚀 加速技巧**
1. **善用工具**：
– Kaggle Kernels（现成代码案例）
– GitHub Copilot（代码辅助）
2. **社群学习**：
– 参加Kaggle竞赛（即使未完成也能学）
– 在Discord/Reddit的AI频道提问
3. **避坑指南**：
– 不要纠结数学推导（初期实践优先）
– 遇到报错先查Stack Overflow
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### **📚 持续学习路径**
完成10天后，建议深入方向：
– **进阶**：Transformer架构、扩散模型（Stable Diffusion）
– **领域**：医疗AI、自动驾驶、AIGC
– **证书**：Google TensorFlow证书、AWS AI认证
**关键提醒**：AI是持续迭代的领域，本计划帮你快速入门，但真正的精通需要长期项目积累。现在就开始动手吧！
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