一、基础入门阶段
1. 建立AI认知基础
了解AI发展历程、核心概念(机器学习、深度学习)和主要应用领域
掌握数据科学基础，包括数据预处理、特征工程等方法
推荐学习资源：斯坦福大学"机器学习"公开课、《西瓜书》(周志华著)
2. 编程技能准备
学习Python编程语言基础(变量、数据结构、函数等)
掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等数据处理和可视化工具
熟悉Jupyter Notebook开发环境和Git版本控制
二、中级提升阶段
1. 机器学习实战
学习监督学习(决策树、SVM、随机森林)和无监督学习(K-means聚类)算法
通过Kaggle等平台参与小型项目实践
推荐课程：吴恩达Coursera机器学习系列课程
2. 深度学习入门
理解神经网络基本原理和架构
学习TensorFlow、PyTorch等主流框架
从图像分类等基础案例入手实践
三、高级精通阶段
1. 大模型技术掌握
了解AI大模型概念、优势和应用场景
学习提示词工程和微调技术
掌握大模型在文本生成、语言理解等任务中的应用
2. AI智能体开发
学习AI智能体开发框架和流程
实践将AI技术集成到具体产品中
参与真实企业项目案例分析与实战
四、推荐培训资源
1. 线下实战课程
小班精准教学，讲师手把手拆解真实案例
赣州文明夜校AI实战课程，入门级难度教学
中培IT学院全栈技术课程，涵盖基础到高阶
2. 在线学习路径
CSDN"从入门到精通"系列教程
知乎AI大模型开发指南
百度AI开发社区实战攻略
五、学习建议
1. 采用"学中用、用中学"的方式，选择1-2个与职业或爱好相关的应用场景直接实践
2. 从案例入手学习，避免直接钻研枯燥的数学公式
3. 参与社群交流，关注行业最新动态和技术突破
4. 建立持续学习机制，AI技术更新迭代快速，需要保持学习状态
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