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，助你快速入门人工智能核心领域。每日学习时间建议3-4小时，可根据自身进度调整。
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### **Day 1-2：AI基础与Python速成**
**目标**：建立AI认知框架 + Python编程基础
– **学习内容**：
– AI基础概念：机器学习/深度学习区别、应用场景
– Python语法速成（变量/循环/函数）
– 关键库：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）
– **实战**：用Python实现简单数据分析（如Excel数据清洗）
– **资源推荐**：
– 视频：[Python for Beginners](https://youtu.be/rfscVS0vtbw)
– 交互式学习：[Kaggle Python微课程](https://www.kaggle.com/learn/python)
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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
– **学习内容**：
– 机器学习流程：数据→特征→训练→评估
– 监督学习：线性回归、决策树
– 工具：Scikit-learn
– **实战**：
– 房价预测（线性回归）
– 鸢尾花分类（决策树）
– **数据集**：
– [UCI机器学习仓库](https://archive.ics.uci.edu/)
– Kaggle新手数据集（如Titanic）
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### **Day 5-6：深度学习初探**
**目标**：掌握神经网络基础 + 图像识别实践
– **学习内容**：
– 神经网络基本原理（神经元/激活函数）
– 框架：TensorFlow/Keras快速上手
– CNN卷积神经网络简介
– **实战**：
– MNIST手写数字识别（准确率>98%）
– 使用预训练模型（如VGG16）进行猫狗分类
– **工具**：
– Google Colab免费GPU环境
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### **Day 7-8：NLP与生成式AI**
**目标**：文本处理与ChatGPT原理
– **学习内容**：
– 自然语言处理基础（分词/词向量）
– Transformer架构核心思想
– GPT类模型应用（API调用）
– **实战**：
– 情感分析（IMDb影评）
– 用OpenAI API构建智能问答机器人
– **资源**：
– [Hugging Face课程](https://huggingface.co/course/)
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### **Day 9-10：综合项目实战**
**选择1个方向深度实践**：
1. **计算机视觉**：口罩检测（OpenCV+YOLO）
2. **自然语言处理**：新闻分类（BERT微调）
3. **生成式AI**：Stable Diffusion图像生成
4. **自动化工具**：用AI批量处理Excel/PPT
**项目模板**：
– [GitHub热门AI项目合集](https://github.com/topics/ai-project)
– Kaggle竞赛入门赛（如Digit Recognizer）
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### **关键学习技巧**：
1. **80/20法则**：重点掌握核心概念（如梯度下降/过拟合）而非数学推导
2. **复制→修改→创新**：从复现开源项目开始
3. **提问艺术**：遇到错误先查Stack Overflow/GitHub Issues
4. **每日记录**：用Markdown写学习日志（推荐Typora）
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### **后续进阶路径**：
– **数学补充**：概率统计、线性代数（3Blue1Brown视频）
– **专项深入**：
– CV：OpenMMLab
– NLP：Hugging Face Transformer
– 部署：FastAPI+Docker模型服务化
– **社区参与**：
– Kaggle比赛
– AI顶会论文阅读（ArXiv）
> 💡 **重要提醒**：AI是实践学科，10天可入门但需持续项目打磨。建议学完后用1个月完成3个完整项目（从数据收集到模型部署）以巩固技能。
请先 ！