以下是为零基础学习者设计的 **10天AI速成计划**，聚焦核心概念+实战项目，每天2-3小时高效学习。结合最新工具和免费资源，助你快速入门AI领域。
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### **📅 10天学习路线**
**核心目标：掌握AI基础概念 + 完成3个实战项目**
#### **Day 1-2：AI基础与Python速成**
– **学习内容**：
– AI基础：机器学习 vs 深度学习 vs 生成式AI（如ChatGPT）
– Python速成：变量/循环/函数 + NumPy/Pandas基础
– 环境搭建：安装Anaconda、Jupyter Notebook
– **实战**：用Python爬取天气数据并简单分析
– **资源**：
– Python速成课：[W3Schools Python教程](https://www.w3schools.com/python/)
– 数据处理：[10分钟Pandas入门](https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/10min.html)
#### **Day 3-4：机器学习入门**
– **学习内容**：
– 监督学习（分类/回归） vs 无监督学习（聚类）
– 经典算法：线性回归、决策树、KNN
– 工具：Scikit-learn
– **实战**：用鸢尾花数据集训练分类模型（代码模板见下方👇）
– **资源**：
– Scikit-learn官方教程：[点击这里](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html)
#### **Day 5-6：深度学习初探**
– **学习内容**：
– 神经网络基础：神经元、激活函数、反向传播
– 框架：TensorFlow/Keras快速上手
– 计算机视觉入门：CNN卷积神经网络
– **实战**：MNIST手写数字识别（准确率>98%）
– **资源**：
– Keras官方指南：[点击这里](https://keras.io/getting_started/)
#### **Day 7-8：生成式AI实战**
– **学习内容**：
– 大模型基础：Transformer架构简介
– 工具：Hugging Face模型库
– 提示词工程（Prompt Engineering）
– **实战**：
1. 用Hugging Face的API生成文本（如写诗）
2. 用Stable Diffusion生成图片（本地或Colab运行）
– **资源**：
– Hugging Face课程：[免费学习](https://huggingface.co/course/)
#### **Day 9-10：综合项目**
– **选项1**：搭建聊天机器人（基于GPT-3.5 API）
– **选项2**：训练一个猫狗分类器（CNN）
– **选项3**：用AI分析股票数据（LSTM预测）
– **关键技巧**：
– 学会调试模型（过拟合/欠拟合处理）
– 使用GitHub托管代码
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### **⚡ 加速技巧**
1. **抄代码再理解**：先运行现成代码（如Kaggle Notebook），再逐行分析。
2. **善用AI助手**：用ChatGPT解释概念/调试代码（提问模板：“用小白能懂的话解释神经网络”）。
3. **社群驱动**：加入AI社群（如Reddit的r/learnmachinelearning），提问或参与比赛。
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### **📌 关键提醒**
– **数学要求**：实际开发中更依赖工具库，基础线性代数+统计即可入门。
– **硬件替代**：用Google Colab免费GPU跑深度学习。
– **持续学习**：10天后可专精方向（如NLP、CV、AI绘画等）。
**附：鸢尾花分类代码模板**
“`python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 加载数据
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 评估
print(“准确率:”, model.score(X_test, y_test))
“`
通过这个高强度训练，你将从完全零基础到能独立完成AI项目。**行动建议**：今天先完成Day1的Python安装和第一个数据分析任务！
请先 ！