以下是为零基础学习者设计的「10天AI达人速成计划」，结合理论与实践，帮助你快速掌握AI核心概念并完成实战项目。每天学习时间建议3-4小时，可根据自身进度调整。
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### **📅 Day 1-2：AI基础认知与工具准备**
**目标**：建立AI知识框架 + 配置开发环境
1. **核心概念**
– 什么是AI/ML/DL？三者的区别与联系
– 监督学习 vs 无监督学习 vs 强化学习
– 推荐资源：[Google机器学习速成课程（中文）](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course)
2. **环境搭建**
– 安装Python（推荐3.8+版本）
– 配置Jupyter Notebook / Google Colab
– 基础库安装：`numpy`, `pandas`, `matplotlib`
**动手任务**：
– 用Python实现简单数据统计（如计算平均值、绘制折线图）
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### **📅 Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：理解经典算法 + 完成第一个模型
1. **关键算法**
– 线性回归（预测数值）
– 逻辑回归（分类问题）
– 决策树与随机森林
2. **工具学习**
– Scikit-learn基础使用
– 数据预处理：归一化、独热编码
**实战项目**：
– 鸢尾花分类（使用`sklearn.datasets.load_iris()`数据集）
– 代码示例：
“`python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 评估
predictions = model.predict(X_test)
print(“准确率:”, accuracy_score(y_test, predictions))
“`
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### **📅 Day 5-6：深度学习初探**
**目标**：掌握神经网络基础 + 使用TensorFlow/PyTorch
1. **核心知识**
– 神经网络结构（输入层/隐藏层/输出层）
– 激活函数（ReLU, Sigmoid）与损失函数
– 反向传播原理（直观理解）
2. **框架对比**
– TensorFlow vs PyTorch 基础语法
**实战项目**：
– MNIST手写数字识别（全连接神经网络）
– 关键代码（PyTorch版）：
“`python
import torch.nn as nn
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(28*28, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10)
)
def forward(self, x):
return self.layers(x)
“`
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### **📅 Day 7-8：计算机视觉（CV）实战**
**目标**：掌握CNN + 图像分类项目
1. **核心技术**
– 卷积神经网络（CNN）原理
– 数据增强（Data Augmentation）
– 迁移学习（Transfer Learning）
2. **实战项目**
– 使用预训练模型（如ResNet）完成猫狗分类
– 工具推荐：FastAI（简化深度学习流程）
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### **📅 Day 9-10：自然语言处理（NLP）与部署**
**目标**：文本处理 + 模型部署
1. **NLP基础**
– 词嵌入（Word2Vec, GloVe）
– Transformer架构简介
– HuggingFace库使用
2. **部署实践**
– 使用Flask构建简易AI API
– 模型保存与加载（`.h5`或`.pt`文件）
**终极挑战**：
– 搭建一个电影评论情感分析Web应用（前端输入文本，后端返回正面/负面预测）
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### **🚀 加速建议**
1. **刻意练习**：所有代码必须手敲，避免复制粘贴
2. **问题驱动**：遇到报错时优先查阅官方文档（如[TensorFlow文档](https://www.tensorflow.org/tutorials)）
3. **社群学习**：加入AI社群（如Kaggle、Reddit的r/MachineLearning）
### **📚 扩展资源**
– 书籍：《Python深度学习》（François Chollet）
– 视频：[3Blue1Brown神经网络讲解](https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx)
– 比赛平台：[Kaggle入门赛](https://www.kaggle.com/competitions?sortBy=relevance&group=all&page=1&pageSize=20&category=gettingStarted)
**关键提醒**：10天可入门核心流程，但AI领域需要持续学习。建议后续专精一个方向（如CV/NLP/强化学习）深入实践！
请先 ！