AI 入门与掌握 Roadmap

第一阶段：基础知识铺垫（1-2 个月）

1. 数学基础
   • 线性代数（矩阵、向量、特征值分解）
   • 概率统计（贝叶斯定理、期望、方差、概率分布）
   • 微积分（偏导数、梯度、链式法则）
2. 编程基础
   • Python（NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn）
   • Golang（如需在 AI 工程中用 Go，可关注 gorgonia）
   • 版本控制（Git）
3. 机器学习基本概念
   • 监督学习 vs. 无监督学习
   • 过拟合与正则化
   • 交叉验证
   • 评价指标（准确率、召回率、F1-score）

第二阶段：机器学习（2-3 个月）

1. 机器学习算法
   • 线性回归、逻辑回归
   • 决策树、随机森林
   • SVM、KNN、K-means
   • 朴素贝叶斯
   • 神经网络基础
2. 实践
   • 使用 Scikit-learn 训练基本模型
   • Kaggle/天池等平台做小型竞赛
   • 实现一个简单的推荐系统或分类器

第三阶段：深度学习（3-4 个月）

1. 深度学习框架
   • PyTorch 或 TensorFlow
   • Keras（对 TensorFlow 的封装）
2. 神经网络
   • MLP（多层感知机）
   • CNN（卷积神经网络）
   • RNN/LSTM（循环神经网络）
3. 优化与训练技巧
   • 反向传播
   • 激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）
   • Batch Normalization
   • Dropout
4. 实践
   • MNIST 手写数字分类
   • 目标检测（YOLO, Faster R-CNN）
   • 文本分类（IMDB 数据集）

第四阶段：高级方向（3-6 个月，根据兴趣选择）

1. 计算机视觉
   • 目标检测、分割、GAN（生成对抗网络）
   • OpenCV、Detectron2、MMDetection
   • 真实场景应用（人脸识别、自动驾驶等）
2. 自然语言处理（NLP）
   • 词嵌入（Word2Vec, FastText, BERT）
   • Transformer, GPT
   • 实践：情感分析、机器翻译、聊天机器人
3. 强化学习
   • Q-learning, DQN, PPO
   • Gym 仿真环境
   • AlphaGo, 自主决策系统
4. AI 工程化
   • AI 模型部署（Flask, FastAPI, TensorFlow Serving）
   • ONNX, TFLite, NVIDIA TensorRT
   • AI for Edge Computing

第五阶段：深入研究与优化

1. 阅读经典论文
   • AlexNet, VGG, ResNet, Transformer
   • BERT, GPT-3, Stable Diffusion
   • NeRF, Diffusion Models
2. 开源贡献
   • 贡献代码到 PyTorch, TensorFlow
   • 参与 Kaggle 高级比赛
   • 参加 NeurIPS, CVPR, ICML 会议
3. 项目实战
   • 实现自己的 AI 应用，如智能客服、AI 画图
   • 在生产环境部署 AI 模型
   • 结合 Golang 进行 AI 工程（如 AI 推理、边缘计算）

补充资源

• 书籍：
  • 《Deep Learning》（Ian Goodfellow）
  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher M. Bishop）
  • 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》（Aurélien Géron）
• 课程：
  • 斯坦福 CS229（机器学习）
  • 斯坦福 CS231n（计算机视觉）
  • Coursera《Deep Learning Specialization》（Andrew Ng）
• 博客与论文：
  • Papers with Code
  • ArXiv（最新 AI 论文）
  • fast.ai（入门深度学习）

这个路线图适用于希望从零开始，并在 6-12 个月内具备 AI 研究或开发能力的开发人员。