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，帮助你快速入门并掌握AI核心技能。每天学习4-6小时，建议配合代码实践（使用Python+PyTorch/Keras）。
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### **Day 1-2：AI基础与Python速成**
**目标**：建立AI认知框架 + Python编程基础
– **上午**：
– AI核心概念（机器学习/深度学习区别、监督/无监督学习）
– 开发环境搭建（Anaconda/Jupyter Notebook/VSCode）
– **下午**：
– Python语法速成（列表/字典/函数/类）
– 关键库：NumPy（矩阵运算）、Pandas（数据处理）
– **实战**：用Pandas分析COVID-19数据集（[Kaggle示例](https://www.kaggle.com/)）
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### **Day 3-4：机器学习入门**
**目标**：掌握经典算法与Scikit-learn
– **上午**：
– 机器学习流程（数据清洗→特征工程→模型训练）
– 线性回归/逻辑回归原理（数学推导+代码实现）
– **下午**：
– 决策树与随机森林
– 模型评估（准确率/召回率/ROC曲线）
– **实战**：预测泰坦尼克号生存率（[Kaggle竞赛](https://www.kaggle.com/c/titanic)）
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### **Day 5-7：深度学习基础**
**目标**：理解神经网络与TensorFlow/PyTorch
– **核心内容**：
– 神经网络结构（输入层/隐藏层/激活函数）
– 反向传播算法（手推梯度下降）
– CNN（卷积核/池化层）与RNN（LSTM）架构
– **实战**：
– 用PyTorch实现MNIST手写数字识别（准确率>98%）
– 使用预训练ResNet完成猫狗分类（迁移学习）
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### **Day 8-9：热门AI应用实战**
**选择2-3个方向深入**：
1. **计算机视觉**：YOLO目标检测（OpenCV+DNN）
2. **自然语言处理**：BERT文本分类（HuggingFace库）
3. **生成式AI**：Stable Diffusion图像生成
4. **时间序列预测**：LSTM预测股票价格（需模拟数据）
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### **Day 10：项目部署与优化**
**工业级技能**：
– 模型轻量化（ONNX转换/量化）
– Flask/Django部署Web API
– 学习资源推荐：
– 进阶书籍：《深度学习》(花书)
– 课程：Andrew Ng《Machine Learning》(Coursera)
– 竞赛平台：Kaggle/AI Studio
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### **关键提示**：
1. **数学重点**：掌握线性代数（矩阵运算）、概率（贝叶斯定理）、微积分（梯度）即可快速上手
2. **调试技巧**：善用GitHub Copilot/ChatGPT解决报错
3. **避坑指南**：不要过度追求理论深度，先做出可运行项目建立信心
> **样例代码**（Day5神经网络实现）：
> “`python
> import torch
> model = torch.nn.Sequential(
> torch.nn.Linear(784, 256), # MNIST输入28×28=784
> torch.nn.ReLU(),
> torch.nn.Linear(256, 10) # 输出10个数字类别
> )
> loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
> optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
> “`
通过这个高强度训练，你将能够：
✅ 独立完成端到端AI项目
✅ 理解论文中的模型架构
✅ 具备参加Kaggle比赛的基础能力
建议后续专精某个领域（如CV/NLP），并持续通过项目积累经验。AI是实践学科，写出能运行的代码比死磕理论更重要！
请先 ！