以下是为零基础学习者设计的**10天AI速成计划**，涵盖核心概念、工具和实战项目，助你高效入门人工智能。每天学习约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+掌握Python基础
1. **AI概览**
– 什么是AI/ML/DL？区别与应用场景（推荐3Blue1Brown《神经网络简介》视频）
– 常见术语：监督/无监督学习、分类/回归/聚类
2. **Python速成**
– 安装Anaconda（含Jupyter Notebook）
– 学习基础语法：变量、循环、函数
– 重点库：NumPy（数组操作）、Pandas（数据处理）
*练习*：用Pandas清洗CSV数据（如Kaggle上的Titanic数据集）
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### **📅 Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：理解经典算法+Scikit-learn实战
1. **机器学习流程**
– 数据预处理：缺失值处理、标准化/归一化
– 模型训练与评估：训练集/测试集划分、准确率/召回率
2. **经典算法**
– 线性回归（房价预测）
– 决策树（鸢尾花分类）
*实战*：用Scikit-learn完成一个分类任务（如手写数字识别）
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### **📅 Day 5-6：深度学习初探**
**目标**：神经网络基础+TensorFlow/Keras实战
1. **神经网络原理**
– 神经元、激活函数（ReLU/Sigmoid）、反向传播
– 用TensorFlow Playground可视化理解
2. **实战项目**
– 用Keras搭建全连接网络解决MNIST手写数字识别
– 学习优化技巧：Dropout、Batch Normalization
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### **📅 Day 7-8：CV/NLP热门应用**
**目标**：接触计算机视觉与自然语言处理
1. **计算机视觉（CV）**
– CNN原理：卷积层、池化层
– 实战：用预训练模型（如ResNet）完成图像分类
2. **自然语言处理（NLP）**
– 词向量（Word2Vec）、RNN/LSTM
– 实战：文本情感分析（IMDb电影评论数据集）
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### **📅 Day 9-10：综合项目与部署**
**目标**：完整项目开发+模型部署
1. **选题建议**
– 口罩检测（OpenCV+CNN）
– 股票价格预测（LSTM）
2. **模型部署**
– 用Flask构建简易Web API
– 或使用Gradio快速生成交互界面
3. **学习资源**
– 推荐课程：Andrew Ng《机器学习》（Coursera）
– 社区：Kaggle、AI研习社
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### **🚀 关键建议**
1. **先跑通代码，再理解细节**：初期以复现项目为主，逐步深入理论。
2. **善用AI工具**：
– ChatGPT调试代码
– GitHub Copilot辅助编程
3. **加入社群**：遇到问题及时提问（如Stack Overflow、知乎AI话题）。
**附：学习资源清单**
– 工具：Google Colab（免费GPU）、Kaggle
– 数据集：UCI Machine Learning Repository、Hugging Face
– 书籍：《Python机器学习手册》（速查必备）
通过这个计划，你将在10天内构建起AI知识框架并积累实战经验。完成后，可继续专攻CV/NLP/强化学习等细分领域！ 🌟
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