人工智能学习路线

一、适合人群

• 对 AI 应用感兴趣的同学；
• 想做机器学习、深度学习项目的同学；
• 想探索大语言模型、RAG、AI Agent 的同学。

二、学习阶段

阶段一：Python 与数学基础

Python、NumPy、Pandas、Matplotlib、线性代数基础、概率论基础、微积分基础。

阶段二：机器学习基础

监督学习、无监督学习、分类与回归、决策树、支持向量机、聚类、模型评估。

阶段三：深度学习基础

神经网络、反向传播、CNN、RNN、Transformer、PyTorch 基础。

阶段四：大语言模型应用

Prompt Engineering、Embedding、RAG、向量数据库、LangChain / LlamaIndex、Function Calling、AI Agent。

阶段五：项目落地

文档问答、智能客服、代码助手、知识库助手、多智能体协作、安全分析智能体。

三、实践项目

鸢尾花分类、手写数字识别、新闻分类、文档问答系统、校园智能问答助手、AI 简历优化工具、日志分析智能体。