学习人工智能（AI）需要循序渐进的系统化学习，涵盖数学基础、编程技能、算法理论和实践应用。以下是针对不同学习阶段和目标的详细路径规划：

一、基础阶段：构建核心知识框架

1. 数学基础（必修）

• 核心课程：
  • 线性代数：矩阵运算、向量空间（如PCA降维）。
  • 微积分：梯度下降、反向传播的数学原理。
  • 概率与统计：贝叶斯定理、假设检验（如机器学习模型评估）。
  • 信息论：熵、交叉熵（如决策树、深度学习损失函数）。
• 推荐资源：
  • 书籍：《线性代数应该这样学》《概率论与数理统计》
  • 在线课：Coursera《机器学习数学基础》（吴恩达）

2. 编程基础（必修）

• 编程语言：
  • Python：AI的主流语言（NumPy、Pandas、TensorFlow）。
  • 基础语法：变量、循环、函数、面向对象编程。
• 工具库：
  • 科学计算：NumPy、SciPy。
  • 数据可视化：Matplotlib、Seaborn。
  • 机器学习框架：Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow。
• 推荐资源：
  • 书籍：《Python编程：从入门到实践》
  • 实战：在Kaggle上完成基础机器学习竞赛（如泰坦尼克生存预测）。

3. 机器学习理论（必修）

• 核心算法：
  • 监督学习：线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）。
  • 无监督学习：聚类（K-means）、降维（PCA、t-SNE）。
  • 评估方法：交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵。
• 推荐资源：
  • 书籍：《机器学习》（周志华）
  • 课程：Coursera《机器学习》（Andrew Ng）

二、进阶阶段：深入技术与领域聚焦

1. 深度学习（核心方向）

• 核心框架：
  • TensorFlow：工业级应用（如Google、Facebook）。
  • PyTorch：学术界首选（动态计算图，适合研究）。
• 经典模型：
  • 神经网络（CNN、RNN、Transformer）。
  • 目标检测（YOLO、Faster R-CNN）。
  • 生成模型（GANs、Diffusion Models）。
• 推荐资源：
  • 书籍：《深度学习》（花书）
  • 课程：Coursera《深度学习专项课程》（Ian Goodfellow）

2. 分领域深耕（选其一或多项）

3. 实践与项目经验

• 项目类型：
  • Kaggle竞赛（从入门赛到顶级赛事如Google Research主办的竞赛）。
  • GitHub开源项目（复现论文或开发实用工具）。
  • 企业实习（参与AI产品开发或算法优化）。
• 推荐平台：
  • Kaggle：www.kaggle.com
  • GitHub：github.com