[ 2025.4.19更新 ]

💡AI 人工智能学习总线路（十阶段全景进阶体系）

全面掌握人工智能从原理到落地的全链条能力，涵盖深度学习基础、主流模型结构、语言与图像多模态技术、模型部署与应用开发，适用于算法岗、AI 工程师、硕博研究人员与转型技术开发者。

第一阶段：人工智能基础与开发环境

目标：建立人工智能基础认知，掌握开发环境与主流工具使用

1. AI 基本概念

AI、ML、DL、LLM、AGI 区别与联系
AI 的发展历程与核心分支方向

2. Python 开发环境

Anaconda / venv 安装与管理
Jupyter Notebook、PyCharm、VSCode 使用

3. 框架基础

Numpy / Pandas / Matplotlib
PyTorch / TensorFlow 框架对比与选择

第二阶段：机器学习基础

目标：掌握监督/无监督学习模型，理解传统机器学习思想

1. 监督学习算法

线性回归、逻辑回归、决策树、SVM
集成方法：Random Forest、XGBoost、LightGBM

2. 无监督学习算法

聚类：KMeans、DBSCAN
降维：PCA、t-SNE、LDA

3. 特征工程与模型评估

数据预处理、特征选择、交叉验证、过拟合处理

第三阶段：深度学习原理与神经网络结构

目标：掌握神经网络核心结构与训练机制

1. 网络基础结构

感知机、MLP、CNN、RNN、LSTM
前向传播与反向传播机制

2. 模型训练技巧

损失函数、优化器（SGD / Adam）
Dropout、BatchNorm、EarlyStopping

3. PyTorch 实战

自定义模型训练流程
图像 / 文本分类任务实践

第四阶段：计算机视觉（CV）核心知识

目标：掌握图像识别、目标检测、图像生成等关键技术

1. 图像分类网络

LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet
迁移学习、数据增强、预训练模型使用

2. 目标检测与分割

Faster-RCNN、YOLOv5、Mask-RCNN
OpenCV + torchvision 实战

3. 图像生成与 Diffusion 模型

GAN / VAE / Stable Diffusion
图像风格迁移、AI绘画、ControlNet

第五阶段：自然语言处理（NLP）与预训练模型

目标：掌握语言建模、文本分类与预训练模型使用

1. 文本处理与特征提取

分词、TF-IDF、word2vec、Embedding

2. NLP 核心任务

文本分类、情感分析、命名实体识别
序列标注、文本生成、问答系统

3. 预训练模型应用

BERT / RoBERTa / ALBERT
Transformers（Huggingface）实战项目

第六阶段：大语言模型（LLM）与提示工程

目标：掌握 LLM 架构、微调与应用开发能力

1. 主流大模型结构

GPT-2 / GPT-3 / ChatGPT、LLaMA、Qwen
Transformer、Self-Attention、位置编码

2. 微调与提示工程

SFT、LoRA、P-Tuning、RLHF
Prompt Template、Chain-of-Thought、Tool Use

3. LangChain / RAG 系统开发

向量数据库构建（FAISS / Qdrant）
检索增强生成与知识问答系统

第七阶段：语音识别与语音合成技术

目标：掌握语音处理技术链路，从音频到文本与语音生成

1. 语音识别（ASR）

音频预处理、MFCC 特征提取
模型结构：CTC、DeepSpeech、Whisper

2. 语音合成（TTS）

Tacotron2、Fastspeech2、HiFiGAN
从文字生成高质量语音

3. 音频增强与情感识别（选学）

第八阶段：推荐系统原理与工程实践

目标：理解推荐系统的核心逻辑与工程化部署方法

1. 推荐系统算法

协同过滤、矩阵分解
深度召回模型：DIN、DSSM、YouTubeDNN

2. 排序与特征建模

Wide & Deep、DeepFM、AutoInt

3. 推荐系统落地

TensorFlow / PyTorch 建模
数据特征工程与日志系统搭建

第九阶段：强化学习与智能体

目标：理解强化学习核心算法，构建自主决策智能体系统

1. 强化学习基础

马尔可夫决策过程（MDP）、奖励机制
Q-learning、DQN、Policy Gradient

2. 深度强化学习算法

A2C / PPO / SAC 等
Gym / PettingZoo 多智能体环境实战

3. 智能体系统融合

语言 Agent + Tool + 多模态协同（ReAct、AutoGPT）

第十阶段：AI 系统部署与工程化

目标：完成 AI 模型的服务化与前后端集成落地

1. 模型部署方式

ONNX、TorchScript、TensorRT 优化
Flask、FastAPI、Gradio 构建在线服务

2. 前后端集成

React / Vue 前端接入
WebSocket / RESTful API 通信机制

3. 成本与性能优化

模型压缩：剪枝、蒸馏、量化
部署策略：负载均衡、模型分层、缓存机制

✅ AI 学习路线图总览（11大方向）

序号	学习方向	适合人群	典型应用
1	大语言模型（LLM）	算法工程师、AI研究员	ChatGPT、知识问答、智能助手
2	图像生成与 AI 绘画	设计师、AI 创作者	Stable Diffusion、Midjourney
3	计算机视觉（CV）	CV工程师、AI初学者	人脸识别、图像识别、目标检测
4	语音识别与合成（ASR/TTS）	智能语音岗	语音助手、语音翻译、播报系统
5	推荐系统	算法岗、产品经理	电商推荐、短视频推荐、广告投放
6	强化学习（RL）	科研、AI开发者	AlphaGo、游戏AI、机器人导航
7	机器学习+数据挖掘	数据分析师、AI入门	分类预测、聚类分析、回归建模
8	AI for 医疗	医疗+AI复合型人才	辅助诊断、医学图像分析
9	AI for 自动驾驶	嵌入式/CV从业者	目标检测、路径规划、感知融合
10	多模态AI系统	AGI方向研究者	图文生成、语音图像交互
11	AI产品落地工程	架构师、AI中台团队	模型部署、推理优化、API服务

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