从零开始学人工智能

2025---科-技-集-团主讲：PPTWORKREPORT从零开始学人工智能-目录CONTENTS入门基础：Python编程与数据科学工具链核心基石：机器学习理论与算法进阶方向：领域细分与前沿技术010203系统化学习策略03-1---科-技-集-团WORKREPORT入门基础：Python编程与数据科学工具链入门基础：Python编程与数据科学工具链>Python核心语法与编程范式结构化编程：掌握条件分支与循环的逻辑实现，理解时间复杂度分析(如冒泡排序O(n²)与快速排序O(nlogn))函数式编程：熟练使用lambda、map/reduce等高阶函数，理解数据预处理中的向量化操作面向对象编程：通过类封装数据与方法，实现机器学习模型的参数化逻辑(如线性回归类的、方法)入门基础：Python编程与数据科学工具链>数据科学库技术细节01NumPy：掌握多维数组的广播机制与线性代数运算(如矩阵求逆、特征值分解)02Pandas：熟练数据清洗(缺失值填充、异常值检测)与特征工程(类别编码、归一化)03Matplotlib/Seaborn：学习统计图表选择逻辑(直方图、热力图)与学术可视化规范(坐标轴标签、误差线)入门基础：Python编程与数据科学工具链>学习资源与实践01021教材《PythonforDataAnalysis》系统讲解数据处理；MIT6.00.1课程培养算法思维2项目基础级(鸢尾花数据集EDA)、进阶级(波士顿房价数据预处理管道)-2---科-技-集-团WORKREPORT核心基石：机器学习理论与算法核心基石：机器学习理论与算法>监督学习15%35%25%理解最小二乘法与正则化(Lasso/Ridge回归)，掌握梯度下降学习率调优线性回归熟悉信息熵与Gini系数，对比随机森林(Bagging)与GBoost(Boosting)决策树与集成学习掌握核函数(如RBF核)与最大间隔超平面原理SVM核心基石：机器学习理论与算法>无监督学习AK-means聚类：学习肘部法选择K值，优化初始质心(K-means++)B降维技术：PCA通过特征值分解保留主成分，t-SNE用于高维数据可视化核心基石：机器学习理论与算法强化学习框架马尔可夫决策过程(MDP)与策略优化(Q-learning、深度强化学习如DQN)工具与实战工具链：Scikit-learn快速验证模型，PyTorch/TensorFlow实现深度学习项目：MNIST手写识别(对比SVM与CNN)、CartPole平衡问题(DQN训练)-3---科-技-集-团WORKREPORT进阶方向：领域细分与前沿技术进阶方向：领域细分与前沿技术>计算机视觉(CV)CNN架构从LeNet-5到ResNet(残差连接解决梯度消失)，ViT的自注意力机制任务目标检测(YOLO、FasterR-CNN)、图像分割(U-Net)进阶方向：领域细分与前沿技术>自然语言处理(NLP)技术演进：Word2Vec到Transformer架构，BERT(双向预训练)与GPT(自回归生成)大型语言模型(LLMs)：参数缩放定律、提示工程(Few-shot、Chain-of-Thought)进阶方向：领域细分与前沿技术>学术研究能力三步法(摘要→引言→方法)，批判性分析创新点与实验设计论文阅读记录环境配置(Docker)、超参数与评估指标对比复现技巧-4---科-技-集-团WORKREPORT系统化学习策略系统化学习策略>分阶段计划16基础期(3-6个月)：掌握Python与ML基础，完成完整项目(如信用卡欺诈检测)1实践期(6-12个月)：Kaggle竞赛、复现经典论文(ResNet/BERT)2研究期(1年以上)：发表论文、开发开源工具3系统化学习策略>能力平衡数学基础工程能力线性代数、概率论、微积分(推荐《MathematicsforMachineLearning》)代码规范(PEP8)、性能优化(GPU加速、模型部署)系统化学习策略>社区参与技术分享撰写博客(算法原理解析)，参加线下学术沙龙开源贡献GitHub提交Issue，参与HuggingFace模型社区