以下是一份专为「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，帮助你快速掌握人工智能核心概念并上手实践。每天学习时间建议2-3小时，可根据自身进度调整。
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### **📅 10天学习路线**
#### **Day 1-2：AI基础认知**
1. **核心概念**
– 什么是AI/机器学习/深度学习？
– 监督学习 vs 无监督学习 vs 强化学习
– 推荐资源：[Google的《机器学习速成课程》（免费）](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course)
2. **工具准备**
– 安装Python（推荐Anaconda）
– 学习Jupyter Notebook基础操作
– 实践：用Python写第一个”Hello AI”程序
#### **Day 3-4：Python与数据处理**
1. **Python速成**
– 基础语法、列表/字典、函数
– 必学库：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）
2. **实战项目**
– 用Pandas分析COVID-19数据集（Kaggle提供公开数据集）
– 代码示例：
“`python
import pandas as pd
data = pd.read_csv(“covid_data.csv”)
print(data.describe())
“`
#### **Day 5-6：机器学习入门**
1. **经典算法**
– 线性回归（预测房价）、KNN（分类鸢尾花）
– 工具：Scikit-learn库
2. **实战项目**
– 使用Scikit-learn训练一个手写数字识别模型（MNIST数据集）
#### **Day 7-8：深度学习初探**
1. **神经网络基础**
– 神经元、激活函数、反向传播
– 框架：TensorFlow/Keras快速搭建模型
2. **实战项目**
– 用Keras构建CNN识别猫狗图片（Kaggle数据集）
– 代码片段：
“`python
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’, input_shape=(64,64,3)))
“`
#### **Day 9-10：项目整合与优化**
1. **模型调优**
– 过拟合解决方法：Dropout、数据增强
– 可视化工具：TensorBoard
2. **终极挑战**
– 从零完成一个端到端项目（如：垃圾邮件分类器/电影推荐系统）
– 部署模型到Flask简易Web应用（可选）
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### **🔥 加速技巧**
1. **刻意练习**：每天代码必须手敲，禁止复制粘贴
2. **社群学习**：加入AI社群（如Kaggle、Reddit的r/MachineLearning）
3. **错题本**：记录调试过程中的报错和解决方案
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### **📚 推荐资源**
– 视频课程：[Andrew Ng《机器学习》（Coursera）](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
– 书籍：《Python机器学习手册》（图灵出版）
– 数据集平台：[Kaggle](https://www.kaggle.com/)、[UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/)
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### **⚠️ 重要提醒**
– 10天可入门基础，但精通需持续学习（建议后续专精CV/NLP等方向）
– 遇到问题优先查阅[Stack Overflow](https://stackoverflow.com/)和官方文档
通过这个计划，你将在10天后具备独立完成简单AI项目的能力。现在就开始你的第一个代码吧！ 🚀
请先 ！