10天零基础掌握AI：从入门到精通的实战教程

以下是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，帮助你快速入门并掌握核心技能：

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### **📅 10天学习路线（每天2-3小时）**
#### **Day 1-2：AI基础认知**
– **学习内容**：
– AI、机器学习、深度学习的区别
– 监督学习 vs 无监督学习
– 常见应用场景（图像识别、NLP等）
– **实战**：
– 用Google Teachable Machine训练一个图像分类模型（无需代码）
– 推荐工具：[Teachable Machine](https://teachablemachine.withgoogle.com/)

#### **Day 3-4：Python速成**
– **学习重点**：
– Python基础语法（变量、循环、函数）
– NumPy/Pandas数据处理
– 可视化库Matplotlib
– **实战**：
– 用Pandas分析CSV数据（如Kaggle的Titanic数据集）
– 代码示例：
“`python
import pandas as pd
data = pd.read_csv(“titanic.csv”)
print(data.describe())
“`

#### **Day 5-6：机器学习入门**
– **核心算法**：
– 线性回归、决策树、KNN
– 模型评估（准确率、混淆矩阵）
– **实战**：
– 用Scikit-learn预测房价
– 代码示例：
“`python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
“`

#### **Day 7-8：深度学习初探**
– **学习内容**：
– 神经网络基本原理
– TensorFlow/PyTorch框架
– **实战**：
– 用Keras搭建MNIST手写数字识别模型
– 代码片段：
“`python
model = Sequential([
Dense(128, activation=’relu’),
Dense(10, activation=’softmax’)
])
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’)
“`

#### **Day 9-10：项目实战**
– **可选项目**：
1. **聊天机器人**：用Dialogflow或Rasa构建
2. **AI绘画**：尝试Stable Diffusion + ControlNet
3. **预测模型**：股票价格预测（LSTM）
– **资源推荐**：
– Kaggle竞赛（入门级）
– Hugging Face的Transformer教程

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### **⚡ 加速技巧**
1. **优先实践**：先跑通代码再理解理论
2. **善用工具**：
– 代码辅助：GitHub Copilot
– 数据平台：Kaggle、天池
3. **社群学习**：加入AI社群（如Reddit的r/learnmachinelearning）

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### **⚠️ 重要提醒**
– 10天可掌握基础，但精通需持续学习
– 数学薄弱者可暂缓推导，先会用API
– 推荐后续学习：
– 《Python机器学习手册》
– 李宏毅《机器学习》公开课

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**🚀 现在开始行动！**
尝试今天就在Colab运行第一个AI代码：
[](https://colab.research.google.com/)