一、AI开发基础准备
1. 编程与数学基础
Python是AI开发的首选语言，需掌握基础语法、数据结构及常用库(NumPy、Pandas、Matplotlib)
数学重点：线性代数(矩阵运算)、微积分(梯度下降)、概率论(贝叶斯定理)
2. 机器学习入门
工具选择：Scikit-learn是入门首选，支持经典算法(如线性回归、决策树)的快速实现
实战案例：通过Kaggle的Titanic生存预测等小项目熟悉建模流程
二、AI开发核心框架
1. AI智能体开发
AI智能体已成为当前最优AI应用模式，是开发者必须掌握的能力
开发框架已成为类似Visual Studio这样的必备开发工具
2. 大模型开发基础
大规模预训练模型是通过海量数据训练得到，具备强大的泛化能力
多任务处理能力：现代大模型可同时处理文本、图像、音频等多模态任务
三、实战开发工具与技巧
1. DeepSeek AI助手
环境搭建：推荐使用conda创建独立Python环境(建议Python 3.9)
前后端开发：支持代码重构、组件智能推荐和API文档自动生成
2. Cursor AI工具
核心功能：Tab预测代码、Cmd+K万能命令、AI对话窗口
智能重构：框选代码后唤起重构命令，使用@符号关联相关文件
四、高级开发实践
1. 特征工程与模型优化
特征构造技巧：时序特征(滑动窗口统计)、类别特征编码(Target Encoding)
模型调优：贝叶斯优化、模型融合(Stacking)、可解释性分析(SHAP值)
2. 深度学习架构设计
ResNet残差连接、EfficientNet复合缩放策略、Vision Transformer注意力机制
```python
PyTorch实现残差块示例
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels):
super.__init__
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1)
```
五、学习路径建议
1. 入门阶段(1-3个月)
掌握Python基础 + Scikit-learn + Jupyter Notebook组合
完成3-5个小规模数据集项目实践
2. 进阶阶段(3-6个月)
学习深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)
参与Kaggle竞赛或开源项目贡献
3. 精通阶段(6个月+)
深入大模型开发与微调
掌握AI智能体开发全流程
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