目录
一、基础阶段（2-3个月）
1. 数学与编程基础
数学知识
线性代数：矩阵运算、特征值与特征向量（参考《线性代数及其应用》及Coursera课程 [Linear Algebra for Machine Learning]1）。
概率论与统计：贝叶斯定理、分布模型（推荐edX课程 [Probability and Statistics]1）。
微积分：导数、积分与优化问题（参考《高等数学》同济版及Khan Academy微积分课程1）。
Python编程
语法基础：数据类型、控制结构、函数（《Python编程：从入门到实践》1）。
科学计算库：Numpy（数组操作）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（可视化）（《Python数据科学手册》1）。
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2. 机器学习入门
核心概念：监督/无监督学习、模型评估（准确率、AUC等）、过拟合处理（正则化）16。
经典算法：线性回归、决策树、SVM（推荐周志华《机器学习》及Andrew Ng的 [Machine Learning课程]1）。
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二、核心技能（3-4个月）
1. 深度学习与框架
神经网络基础：CNN（图像处理）、RNN（序列数据）、Transformer架构69。
框架实战：
PyTorch：动态计算图、模型训练（官方教程 PyTorch Tutorials）。
TensorFlow：静态图、部署优化（TensorFlow官方指南）。
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2. 大模型开发（重点）
大模型基础：预训练、微调、Prompt工程（参考《2025版AI大模型工程师进阶图谱》6）。
关键技术：
RAG（检索增强生成）：结合向量数据库（如FAISS）与生成模型6。
LangChain：链式调用、多模块集成（官方文档 LangChain Guides）。
模型微调：LoRA、QLoRA高效微调技术（Hugging Face教程 Fine-tuning Guide）。
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三、进阶方向（3-6个月）
1. 多模态与智能体（Agent）
多模态模型：CLIP、Stable Diffusion（图像生成）、Video-LLaVA（视频理解）64。
智能体开发：ReAct框架、AutoGPT项目实战（参考MetaGPT源码 GitHub链接）。
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2. 行业应用与部署
边缘计算：模型压缩（量化、剪枝）、端侧部署（TensorFlow Lite、ONNX Runtime）6。
商业化落地：结合医疗、金融等场景的AI解决方案（参考《2025人工智能指数报告》行业案例5）。
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四、实战项目推荐
图像分类：使用ResNet在CIFAR-10数据集实现分类（Kaggle模板项目）。
智能客服：基于RAG+LangChain构建文档问答系统（参考CSDN博客实战案例6）。
推荐系统：利用协同过滤与深度学习优化电商推荐（MovieLens数据集）。
AI Agent开发：实现自动化会议纪要生成工具（GitHub开源项目参考）。
五、学习资源整合
| 类别 | 推荐平台/资源 | 链接 |
|---|---|---|
| 数学基础 | Khan Academy、Coursera | Khan Academy |
| 编程与框架 | Codecademy、官方文档 | PyTorch Docs |
| 大模型实战 | Hugging Face、LangChain | Hugging Face Models |
| 行业案例 | 阿里云天池、Kaggle | Kaggle Competitions |
持续学习建议
跟踪前沿：关注arXiv论文、NeurIPS/ICML会议动态56。
社区参与：加入Hugging Face论坛、Reddit的r/MachineLearning板块。
开源贡献：参与GitHub热门AI项目（如LangChain、AutoGPT）的代码提交与文档优化。
通过以上路线，可逐步从基础迈向AI开发高阶领域，结合理论与实战，适应2025年AI技术快速迭代的需求。