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，逐步掌握核心概念并完成实战项目。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+Python编程基础
– **学习内容**：
– AI基础概念：机器学习 vs 深度学习 vs 生成式AI
– Python语法速成（变量/循环/函数）
– 必备库：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）
– **实战**：用Python实现简单计算器/数据分析
– **资源推荐**：
– 视频：[Python for Beginners](https://youtu.be/rfscVS0vtbw)
– 工具：[Google Colab](https://colab.research.google.com/)（免安装在线编程）
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### **Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：理解监督学习与经典算法
– **学习内容**：
– 机器学习流程：数据→训练→预测
– 线性回归/分类算法（逻辑回归、决策树）
– 模型评估指标（准确率、均方误差）
– **实战**：用Scikit-learn预测房价/鸢尾花分类
– **数据集**：
– [UCI房价数据集](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php)
– [Kaggle鸢尾花数据集](https://www.kaggle.com/datasets)
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### **Day 5-6：深度学习初探**
**目标**：掌握神经网络与TensorFlow/Keras
– **学习内容**：
– 神经网络结构（输入层/隐藏层/激活函数）
– 框架使用：TensorFlow或PyTorch
– 图像分类实战（MNIST手写数字识别）
– **实战**：搭建CNN模型识别手写数字
– **代码示例**：
“`python
model = keras.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’, input_shape=(28,28,1)),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Flatten(),
layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
“`
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### **Day 7-8：NLP与生成式AI体验**
**目标**：文本处理与大模型初体验
– **学习内容**：
– NLP基础：分词/词嵌入/Transformer
– 使用Hugging Face调用预训练模型（如GPT-3.5/BERT）
– 生成式AI应用：文本生成/对话机器人
– **实战**：用ChatGPT API生成诗歌/问答系统
– **工具推荐**：
– [Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces)
– [OpenAI Playground](https://platform.openai.com/playground)
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### **Day 9-10：综合项目实战**
**目标**：端到端完成一个AI项目
– **可选项目**：
1. **图像识别**：垃圾分类模型（使用MobileNet）
2. **文本情感分析**：电影评论分类（LSTM）
3. **生成式AI**：AI绘画（Stable Diffusion WebUI）
– **部署分享**：
– 将模型部署到[Gradio](https://gradio.app/)生成可交互网页
– 发布到[Hugging Face社区](https://huggingface.co/)
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### **关键建议**：
1. **刻意练习**：每天代码量≥200行
2. **问题驱动**：遇到错误先查Stack Overflow/GitHub Issues
3. **社区参与**：加入AI社群（如Kaggle/Local Meetups）
4. **延伸学习**：10天后专精一个方向（CV/NLP/RL等）
**附加资源**：
– 书籍：《Python深度学习》（François Chollet）
– 课程：[Fast.ai实战课程](https://course.fast.ai/)（免费）
通过这个计划，你将在10天内建立AI知识框架并积累2-3个实战项目，为后续深造打下基础。保持动手实践是核心！
请先 ！