一、基础准备阶段
1. 数学基础
线性代数：矩阵运算、特征值分解是深度学习模型的核心数学工具
概率统计：贝叶斯推断、假设检验为模型评估与优化提供理论支撑
微积分：梯度下降等优化算法依赖导数计算
2. 编程技能
Python是AI开发的首选语言，需掌握基础语法和面向对象编程
数据结构与算法：数组、链表、树、图等结构及排序、搜索算法
二、核心技术学习
1. 机器学习基础
监督学习、无监督学习、半监督学习等不同范式
分类、回归、聚类等常见任务类型
2. 深度学习理论
神经网络结构：前馈网络、CNN、RNN等
优化算法：梯度下降、Adam等
正则化技术：L1/L2正则化、Dropout等
3. 框架选择
TensorFlow或PyTorch等主流框架
掌握模型构建、训练和评估全流程
三、实战开发流程
1. 需求分析与数据准备
明确系统目标和性能指标
数据收集：公开数据集或自建数据集
数据清洗与预处理
2. 模型开发
特征工程：提取和选择有用特征
模型选择与调参
模型融合提升性能
3. 部署优化
性能优化：加速方案和内存优化技巧
分布式处理大规模数据
四、进阶方向
1. 大模型开发
理解大规模预训练模型的特点和能力
多任务处理和多模态能力开发
2. AI智能体开发
掌握提示词工程等智能体开发技术
学习智能体开发框架
1. 推荐学习路径
从基础数学到编程，再到机器学习理论
通过实战项目巩固知识
2. 持续学习
关注最新研究成果和行业动态
参与社区和实际项目积累经验
通过系统性地按照这个路线图学习，配合实际项目经验，你可以逐步从AI开发新手成长为专业工程师。
留言(●'◡'●)