AI 精通路径（程序员版）🚀
第一阶段：AI 理论基础（数学 + 编程 + 机器学习）
目标：掌握 AI 相关数学、编程与基本算法，理解 AI 的核心原理。
1. 数学基础 🧮
- 线性代数（矩阵运算、特征值分解、向量空间）
- 概率统计（贝叶斯定理、假设检验、KL 散度）
- 最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）
- 信息论（熵、交叉熵、互信息）
- 傅立叶变换 & 拉普拉斯变换（信号处理、Transformer 理解）
2. 编程能力 💻
- Python（NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）
- 机器学习库（Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM）
- 深度学习库（PyTorch / TensorFlow）
- CUDA 并行计算（加速 AI 计算）
- 数据处理 Pipeline（Hugging Face Datasets, Apache Arrow）
3. 机器学习基础 📈
- 监督学习（线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、随机森林）
- 无监督学习（K-means 聚类、PCA 降维、DBSCAN）
- 图神经网络（GNN）：社交网络、推荐系统应用
- 贝叶斯方法（高斯过程、朴素贝叶斯）
第二阶段：AI 工程化（深度学习 + 模型优化 + 部署）
目标：掌握深度学习、优化训练、AI 工程部署。
1. 深度学习核心技术 🔥
- 反向传播、梯度下降优化
- CNN（计算机视觉）、RNN（时间序列预测）
- Transformer（BERT, GPT, Vision Transformer）
- 自监督学习（SimCLR, BERT）
2. 模型优化与训练技巧 ⚡
- 激活函数优化（ReLU, Swish, GELU）
- 正则化（BatchNorm, LayerNorm, Dropout）
- 优化器（Adam, RMSprop, Adagrad, LAMB）
- 迁移学习（Fine-tuning, LoRA, QLoRA）
- 超参数调优（GridSearch, Bayesian Optimization）
3. AI 工程化部署 🚀
- Web AI 部署（Flask, FastAPI, Gradio）
- AI 模型加速（ONNX, TensorRT, TVM）
- MLOps（数据版本管理、自动化训练、模型监控）
- 模型压缩（量化、剪枝、知识蒸馏）
- 跨设备推理（WebAI, EdgeAI, 移动端 AI）
第三阶段：AI 前沿技术（大模型 + 强化学习 + 生成式 AI）
目标：掌握最新 AI 研究，精通大模型、强化学习、生成式 AI。
1. 大模型（LLM）原理与微调 🤖
- Transformer 深度解析（Attention 机制、位置编码）
- GPT-4, LLaMA, BERT, T5 解析
- LLM 微调（LoRA, QLoRA, RLHF, PEFT）
- 自动提示工程（Prompt Engineering, LlamaIndex）
- 多模态 AI（CLIP, DALL-E, ImageBind）
2. 强化学习（RL） 🎮
- 经典强化学习（Q-learning, DQN, PPO, A3C）
- 多智能体强化学习（Multi-Agent RL）
- AlphaGo, DeepMind AI 深度解析
3. 生成式 AI（AIGC） 🎨
- GAN（生成对抗网络，StyleGAN, BigGAN）
- Diffusion Models（Stable Diffusion, Midjourney）
- 文本生成（ChatGPT, Claude, Gemini）
- 图像+文本融合（Text-to-Video, NeRF）
- 合成数据（数据增强、合成对抗数据）
第四阶段：AI 商业化（落地 + 创新 + 伦理）
目标：将 AI 技术转化为商业价值，探索 AI 产业化。
1. AI 产品化 💰
- AI SaaS（API 商业化、Fine-Tuning API）
- AI 生态（NPU, TPUs, Edge TPU）
- AI 商业模式（订阅制、API 收费、AI 即服务）
2. AI + 行业应用 🏭
- AI+金融（风控、欺诈检测、智能投顾）
- AI+电商（推荐系统、广告投放）
- AI+自动驾驶（视觉 SLAM, 端到端学习）
- AI+医疗（医学影像分析、药物研发）
- AI+安全（对抗样本检测、DeepFake 识别）
3. AI 伦理与法规 ⚖️
- AI 偏见与公平性（算法透明、可解释性）
- 数据隐私合规（GDPR, CCPA, 监管合规）
| 阶段 | 主要内容 |
|---|---|
| AI 理论基础（数学+编程） | 线性代数、概率统计、优化方法、CUDA 并行计算、GNN、贝叶斯 |
| AI 工程化（深度学习+部署） | CNN, RNN, Transformer, 超参数调优, MLOps, 数据湖 |
| AI 前沿技术（大模型+强化学习） | GPT, LoRA, 多模态 AI, 强化学习, GAN, Diffusion Models |
| AI 商业化（落地+产品） | AI SaaS, AI API, AI+金融, AI+医疗, AI 安全 |