一、基础准备阶段
1. 数学基础：
线性代数：矩阵运算、特征值分解、奇异值分解(SVD)等，这是理解神经网络的基础
概率统计：贝叶斯定理、概率分布、假设检验等，用于模型不确定性分析
微积分：导数/梯度、优化算法(如梯度下降)等
推荐资源：可汗学院数学课程、《程序员的数学》
2. 编程基础：
Python为核心语言，需掌握变量/循环/函数/面向对象等基础语法
核心工具包：NumPy(数值计算)、Pandas(数据分析)、Matplotlib(数据可视化)
开发环境：Anaconda、Jupyter Notebook、VS Code或PyCharm
二、机器学习入门
1. 核心理论与算法：
监督学习：线性回归、决策树、SVM、集成学习(XGBoost、随机森林)
无监督学习：K-Means聚类、PCA降维
模型评估：准确率/召回率/F1分数、交叉验证
2. 经典课程与工具：
课程：吴恩达《机器学习》(Coursera)
工具：Scikit-learn
实战项目：Kaggle入门赛(如泰坦尼克生存预测)
三、学习进阶
1. 神经网络与框架：
基础概念：前向传播/反向传播、激活函数、损失函数
框架选择：PyTorch(学术研究首选)、TensorFlow(工业部署常用)
2. 主流模型架构：
CNN：图像识别(ResNet, YOLO)
RNN/LSTM：时序数据处理
Transformer：NLP核心(BERT, GPT原理)
3. 实战项目：
初级：MNIST手写数字识别
中级：CIFAR-10图像分类
高级：LSTM生成唐诗/Transformer翻译模型
四、专业方向深化
选择1-2个方向深入：
计算机视觉：目标检测、图像分割
自然语言处理：文本生成、问答系统
推荐系统：协同过滤、DeepFM
强化学习：游戏AI、机器人控制
五、求职准备
1. 构建作品集：
复现经典论文(如AlexNet, Transformer)
参与Kaggle比赛或开源项目
2. 工程化能力：
模型部署：Docker、TensorRT、ONNX
MLOps：模型监控、持续集成
3. 持续学习：
每周精读1-2篇顶会论文(CVPR/NeurIPS)
关注多模态、AIGC等前沿趋势
学习资源推荐
书籍：《Python编程:从入门到实践》、《统计学习方法》
免费课程：Codecademy的Python交互课、吴恩达机器学习
框架文档：PyTorch/TensorFlow官方文档
社区：Kaggle、GitHub、AI相关论坛
记住，AI算法工程师的核心能力是"数学推导能力+代码实现能力+业务抽象能力"的三位一体。建议采用"问题驱动"的学习模式，通过实际项目来巩固理论知识。
