以下是一份系统化的 **7天AI实战学习计划**，兼顾基础理论与动手实践，助你高效入门人工智能。每天聚焦一个核心主题，结合代码示例和工具推荐，适合零基础但希望快速上手的开发者。
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### **Day 1：AI基础与Python速成**
**目标**：搭建环境 + Python基础 + 理解AI核心概念
– **工具安装**
– Python 3.10+、Jupyter Notebook、VS Code
– 库：`numpy`, `pandas`, `matplotlib`
– **学习内容**
– Python语法速成（列表推导式、函数、类）
– NumPy数组操作与矩阵运算
– 什么是机器学习/深度学习？监督学习 vs 无监督学习
– **实战**：用NumPy实现线性回归（梯度下降法）
“`python
import numpy as np
X = np.array([1, 2, 3, 4]) # 输入特征
y = np.array([2, 4, 6, 8]) # 目标值
w = 0.0 # 初始化权重
def forward(x): return w * x
def loss(y_true, y_pred): return ((y_true – y_pred)**2).mean()
def gradient(x, y, y_pred): return np.dot(2*x, y_pred – y).mean()
for epoch in range(50):
y_pred = forward(X)
l = loss(y, y_pred)
dw = gradient(X, y, y_pred)
w -= 0.1 * dw # 更新权重
print(f’预测结果：w={w:.3f}’)
“`
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### **Day 2：机器学习入门（Scikit-learn）**
**目标**：掌握经典机器学习流程
– **核心算法**
– 线性回归、决策树、KNN、SVM
– 评估指标：MSE、准确率、混淆矩阵
– **实战**：鸢尾花分类
“`python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
model.fit(X_train, y_train)
print(“测试集准确率:”, model.score(X_test, y_test))
“`
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### **Day 3：深度学习初探（PyTorch/Keras）**
**目标**：搭建第一个神经网络
– **核心概念**
– 张量（Tensor）、全连接层、激活函数（ReLU）、损失函数（CrossEntropy）
– **实战**：手写数字识别（MNIST）
“`python
import torch
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 128), # MNIST图片展平为784维
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10) # 输出10个类别
)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 假设X_train是归一化后的数据，y_train是标签
for epoch in range(10):
outputs = model(X_train)
loss = criterion(outputs, y_train)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
“`
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### **Day 4：CV实战（图像分类）**
**目标**：使用预训练模型解决实际问题
– **工具**：OpenCV、PyTorch Vision
– **实战**：ResNet50迁移学习（猫狗分类）
“`python
from torchvision import models, transforms
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 冻结所有层，只训练最后一层
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
model.fc = nn.Linear(2048, 2) # 替换全连接层
# 数据增强与训练（需自定义数据集加载）
“`
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### **Day 5：NLP实战（文本分类）**
**目标**：处理文本数据与BERT应用
– **工具**：Hugging Face Transformers
– **实战**：情感分析
“`python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(‘bert-base-uncased’, num_labels=2)
inputs = tokenizer(“I love AI!”, return_tensors=”pt”)
outputs = model(**inputs)
“`
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### **Day 6：模型部署与优化**
**目标**：让模型落地应用
– **技术栈**
– ONNX格式导出模型
– 使用Flask搭建API
“`python
import flask
app = flask.Flask(__name__)
@app.route(‘/predict’, methods=[‘POST’])
def predict():
data = flask.request.json
inputs = tokenizer(data[‘text’], return_tensors=”pt”)
return {‘sentiment’: model(**inputs).logits.argmax().item()}
app.run(host=’0.0.0.0′)
“`
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### **Day 7：综合项目挑战**
**选题示例**：
1. **AI聊天机器人**（GPT-3.5 API + 知识库）
2. **实时目标检测**（YOLOv8 + OpenCV摄像头流）
3. **股票预测系统**（LSTM时间序列分析）
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### **资源推荐**
– 视频课程：Fast.ai《Practical Deep Learning》
– 书籍：《Python机器学习手册》
– 竞赛平台：Kaggle（从Titanic数据集开始）
**关键建议**：
– 每天至少2小时专注学习 + 1小时代码实践
– 遇到问题优先查阅官方文档（如PyTorch Docs）
– 加入AI社区（如GitHub、Reddit的r/MachineLearning）
通过这7天的高强度训练，你将从零基础达到**能独立完成AI项目**的水平！后续可深入专攻CV/NLP/强化学习等方向。
请先 ！