2024最详细的AI学习路线！！

按照我这个路线坚持完，你会变成一个人工智能的牛人的。它是假定一个没有人工智能基础的学习路线。大概分成下面几个阶段

1、全面的基础知识

2、熟悉编程框架

3、学习与复现现有的经典项目

4、自己的发展方向

5、项目实践

6、论文阅读

7、交流

任何一门学科或者说一个技术，要学好它，最好的方式 是从基础开始了，而且它也是影响你未来的重要的一部分。不过对于人工智能这个方向来讲，基础有点儿多：

数学基础

线性代数：矩阵运算、特征值和特征向量、奇异值分解等。

概率和统计：概率论基础、贝叶斯理论、描述统计、推断统计等。

微积分：导数、积分、偏导数、梯度、泰勒展开等。

优化方法：凸优化、梯度下降法、牛顿法、随机梯度下降法等。

编程基础

Python：Python是AI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。这个编程语言没有别的，只有 Python 。

数据处理：学会使用NumPy、Pandas等库进行数据预处理。这个会极大影响你的效率，所以要熟练掌握。

机器学习基础

下面这些主要是一些基础性的公式、简单的评估方法与模型的原理性的东西。如果要学习，最好是亲手写个代码。

监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等。

无监督学习：聚类、降维、密度估计等。

模型评估：交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标（准确率、召回率、F1分数等）。

深度学习基础

尽管你不喜欢，但是这些基础性的原理还是要必须学会的。

神经网络基础：前馈神经网络、反向传播算法、激活函数等。

卷积神经网络（CNN）：用于图像识别、对象检测等任务。

循环神经网络（RNN）：用于序列数据，如自然语言处理、时间序列分析等。

Transformer：LLM 、及一切可能。

常见框架：TensorFlow、PyTorch、Keras的基础知识。

大家可以看到，想完整的掌握人工智能，个人学习钻研是有些难度的。

这个是快速实现你想法的基础了。如果你不能熟练的使用某一个 AI 的编程框架，那你怎么来验证你的想法是不是对的，是不是有用的，是不是真的能超过人类呢？因为我 pytorch 用的多，所以如何熟练用这个编程框架，我就以它为例吧。

了解PyTorch的基础结构和概念

张量（Tensor）：理解PyTorch中的基础数据结构张量，它类似于NumPy的数组。

自动微分（Autograd）：理解PyTorch的自动微分机制，如何利用它来自动计算梯度。

神经网络（nn.Module）：学习如何使用PyTorch的nn.Module来定义神经网络。这个玩意是所有自定义模型的基础

点击领取！

学习构建基本的神经网络模型

要用 pytorch 能熟练的完成下面模型的编写工作。

前馈神经网络：学习如何构建和训练基本的前馈神经网络。你要会写输入、输出、隐藏层还有激活函数什么的。

卷积神经网络：用于图像识别等计算机视觉任务。像 LetNet 、 VGGNet。

循环神经网络：适用于序列数据如文本、时间序列等。像 LSTM 、 GRU类的网络。

Transformer：LLM 及一切任务，都能用它。BERT与 GPT 是必练的模型。

模型的训练与验证

损失函数：理解不同任务的损失函数，如交叉熵损失、均方误差损失等。这个怎么用 pytorch 搞到你的模型里是个非常非常重要的工作。

优化器：掌握常见的优化器如SGD、Adam等，并了解它们的工作原理。跟损失函数同样重要。

模型验证和测试：学会如何在验证集上验证模型性能，并在测试集上进行测试。干活嘛，总要有标准，这个就是标准。你做的对不对，好不对，全看它了。

模型的保存和加载

学习如何保存和加载模型：包括模型结构和模型参数。Ctrl+S 你说重要不？

参加线上比赛和挑战

Kaggle：可以参加Kaggle上的一些比赛，与他人竞争和学习。

持续关注PyTorch的更新和新特性

官方文档和论坛：定期查阅PyTorch的官方文档和论坛，了解最新的功能和最佳实践。

探索高级特性

自定义层和操作：学习如何在PyTorch中自定义神经网络层和操作。

分布式训练：了解如何利用PyTorch进行分布式训练。

掌握了这些内容后，你就可以说熟练掌握了PyTorch，可以用它来实现自己的深度

这个举些例子吧，用这些例子吧，主要是在 github 与 kanggle，可以通过学习与复现，得到非常不错的实际项目的锻炼。

GitHub开源项目

GitHub上有很多优秀的AI相关的开源项目，通过学习和参与这些项目，可以积累经验和提高技能。通常你一搜索就有一大堆的列表。

预训练模型和工具库

Hugging Face Transformers：一个非常流行的自然语言处理预训练模型库。要学会如何使用它，会是你更快的复现各种项目、论文的利器！

Pytorch的精典模型库，要熟练使用才对。

深度学习框架

PyTorch：热门的深度学习框架，可以参与贡献或学习源代码。

TensorFlow Models：TensorFlow的模型库，包含各种预训练模型和示例。

教学和示例项目

fastai：一个简单易用的深度学习库，同时有配套教程。

DeepLearning.ai：包含各种深度学习课程的示例代码。

Kaggle竞赛

Kaggle是一个举办数据科学和机器学习竞赛的平台，可以通过参加竞赛来锻炼实战能力。如果你是工程 目标的，请一定要完成下面这些基本的比赛项目。

分类和回归竞赛

Titanic: Machine Learning from Disaster：一个入门级别的二元分类竞赛。

House Prices: Advanced Regression Techniques：一个房价预测的回归竞赛。

自然语言处理竞赛

Natural Language Processing with Disaster Tweets：通过推特预测灾害的发生。

计算机视觉竞赛

Digit Recognizer：基于MNIST数据集的手写数字识别竞赛。

时间序列预测竞赛

Web Traffic Time Series Forecasting：预测Wikipedia网页的未来访问量。

从人工智能现阶段来看，大的方向就是两个自然语言处理与视觉，还有个小的方向 语音，还有个商业化最多的方向 推荐系统。在学习的过程中，明确自己的发展方向是非常重要的一步。要探索并找到自己感兴趣的人工智能子领域。你只有确定了自己的方向，才会找到自己的目标、乐趣与动力。但是大方向其实只有下面这几个：

自然语言处理（NLP）：如果你对文本和语言处理感兴趣，可以考虑此方向。涉及文本分类、情感分析、机器翻译等。

计算机视觉（CV）：对图像或视频处理感兴趣的可以选择此方向。例如图像分类、物体检测、图像生成等。

推荐系统：在这个方向，你可以研究如何根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐。差不多是离钱最近的方向，你每做好一点儿，在合适的平台上都有极大的放大。

语音处理：如果对语音识别、语音生成或其他音频处理任务感兴趣，可以考虑此方向。如自动语音识别（ASR）、语音合成（TTS）等。

LLM（大语言模型）：这个是最火的方向了，可能真的只有这个方向才是 AGI 的未来。

项目实践是将所学知识应用于实际问题的过程，也是检验和加深理解的好方法。

个人项目：可以根据自己的兴趣和所学知识，选择一些实际问题来解决，如开发一个聊天机器人、做一个图片分类器等。

参与开源项目：在GitHub或其他开源平台上，参与一些有影响力的开源项目，可以学习到更多实战经验和最佳实践。

竞赛参与：如Kaggle、天池等平台的数据科学竞赛，可以在解决实际问题的同时，与其他选手竞争、学习他人的优点。

论文阅读可以帮助我们了解领域的最新研究动态和前沿技术。或者说是你成长的必备养分，不读论文，你可能一直只能是个底层实现者。

交流是学习过程中非常重要的部分，可以帮助我们打开思路、解决问题。而且当你成长到一定时间，去找人交流可能会迅速提高你，因为一些大牛的眼界、直觉是远超常人的，你要相信人与人的差距，可能真的比人跟狗都大。下面是几个常见的交流方式：

线上社区：如Reddit、Stack Overflow、知乎等，可以提问、回答问题、参与讨论。

线下Meetup：参加一些线下的技术交流会，可以听到一些前沿的分享，也可以结识同领域的朋友。

参加研讨会和会议：可以听到领域内专家的讲座，也有机会提问和交流。

想要掌握完整的人工智能，个人学习钻研是有些难度，学习之路是非常漫长且需要毅力的，学习路线不对或者学习不够深入都是很多人会遇到的问题。