🌱 初学者的 AI 系统学习思维

先理解“AI 是如何运作的”，再学习“如何用 AI 解决问题”。

🟢 1. 认知 AI：知道 AI 的本质是什么

✅ 了解 AI 的核心概念：

什么是 AI、机器学习（ML）、深度学习（DL）？
经典 AI 应用：图像识别、自然语言处理（NLP）、推荐系统
AI 工作流程：数据 → 训练 → 预测 → 反馈优化

✅ 目标：

能用自己的话解释 AI 的基本原理
能区分传统编程 vs 机器学习 vs 深度学习的区别

✅ 推荐学习：

《AI 超级简史》：AI 发展历史，适合入门
Andrew Ng 机器学习入门课程（Coursera）

🔵 2. 入门 AI 编程：能跑得通代码

✅ 主要内容：

Python 编程（NumPy, Pandas, Matplotlib）
机器学习库（Scikit-Learn）
经典算法：线性回归、决策树、KNN、SVM
训练一个简单的 ML 模型（如房价预测）

✅ 目标：

能实现基本数据处理、数据可视化
能使用 Scikit-Learn 训练 ML 模型
能评估模型的准确性（如 MSE、F1 分数）

✅ 推荐学习：

书籍：《Python 机器学习（Machine Learning with Python）》
项目：Kaggle 入门竞赛（泰坦尼克号预测）

🟣 3. 进入 AI 工程：搭建神经网络

✅ 主要内容：

深度学习框架（PyTorch / TensorFlow）
反向传播、梯度下降
卷积神经网络（CNN）：计算机视觉（CV）
循环神经网络（RNN）：自然语言处理（NLP）
Transformer（GPT/BERT 的基础）

✅ 目标：

能训练一个简单的神经网络（MNIST 手写数字识别）
理解 CNN 结构（ResNet, VGG）
能微调预训练模型（Fine-Tuning）

✅ 推荐学习：

书籍：《Deep Learning with Python》（François Chollet）
课程：FastAI 深度学习速成

🟠 4. AI 工程化 & 进阶优化

✅ 主要内容：

MLOps（自动化 AI 训练、模型监控）
高效训练（量化、剪枝、蒸馏、分布式训练）
部署 AI（Flask / FastAPI / TensorRT 加速）

✅ 目标：

能把 AI 模型部署成 Web API（例如 Flask + Docker）
了解如何优化推理速度（TensorRT, ONNX）

✅ 推荐学习：

书籍：《Deep Learning for Coders with FastAI》
课程：《Practical Deep Learning for Coders》

🔴 5. 前沿 AI：大模型、强化学习

✅ 主要内容：

Transformer 深度解析（BERT, GPT）
生成式 AI（Stable Diffusion, Midjourney）
强化学习（DQN, PPO, AlphaGo）

✅ 目标：

能用 API 训练或微调大模型（如 ChatGPT）
理解 RL 的核心思想（策略梯度、蒙特卡洛搜索）

✅ 推荐学习：

课程：《Hugging Face Transformers 课程》
书籍：《Deep Reinforcement Learning Hands-On》

📍 如何判断自己在哪个阶段？

完全零基础？ 👉 先看“认知 AI”部分
能用 Python 但不会机器学习？ 👉 进入“入门 AI 编程”部分
会机器学习但不懂深度学习？ 👉 进入“搭建神经网络”部分
能搭建神经网络但不会优化？ 👉 进入“AI 工程化 & 进阶优化”
想研究 LLM / 强化学习？ 👉 进入“前沿 AI”

你现在属于哪个阶段？💡