2025---科-技-集-團(tuán)主講：PPTWORKREPORT從零開始學(xué)人工智能-目錄CONTENTS入門基礎(chǔ)：Python編程與數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈核心基石：機器學(xué)習(xí)理論與算法進(jìn)階方向：領(lǐng)域細(xì)分與前沿技術(shù)010203系統(tǒng)化學(xué)習(xí)策略03-1---科-技-集-團(tuán)WORKREPORT入門基礎(chǔ)：Python編程與數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈入門基礎(chǔ)：Python編程與數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈>Python核心語法與編程范式結(jié)構(gòu)化編程：掌握條件分支與循環(huán)的邏輯實現(xiàn)，理解時間復(fù)雜度分析(如冒泡排序O(n2)與快速排序O(nlogn))函數(shù)式編程：熟練使用lambda、map/reduce等高階函數(shù)，理解數(shù)據(jù)預(yù)處理中的向量化操作面向?qū)ο缶幊蹋和ㄟ^類封裝數(shù)據(jù)與方法，實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)化邏輯(如線性回歸類的、方法)入門基礎(chǔ)：Python編程與數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈>數(shù)據(jù)科學(xué)庫技術(shù)細(xì)節(jié)01NumPy：掌握多維數(shù)組的廣播機制與線性代數(shù)運算(如矩陣求逆、特征值分解)02Pandas：熟練數(shù)據(jù)清洗(缺失值填充、異常值檢測)與特征工程(類別編碼、歸一化)03Matplotlib/Seaborn：學(xué)習(xí)統(tǒng)計圖表選擇邏輯(直方圖、熱力圖)與學(xué)術(shù)可視化規(guī)范(坐標(biāo)軸標(biāo)簽、誤差線)入門基礎(chǔ)：Python編程與數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈>學(xué)習(xí)資源與實踐01021教材《PythonforDataAnalysis》系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)處理；MIT6.00.1課程培養(yǎng)算法思維2項目基礎(chǔ)級(鳶尾花數(shù)據(jù)集EDA)、進(jìn)階級(波士頓房價數(shù)據(jù)預(yù)處理管道)-2---科-技-集-團(tuán)WORKREPORT核心基石：機器學(xué)習(xí)理論與算法核心基石：機器學(xué)習(xí)理論與算法>監(jiān)督學(xué)習(xí)15%35%25%理解最小二乘法與正則化(Lasso/Ridge回歸)，掌握梯度下降學(xué)習(xí)率調(diào)優(yōu)線性回歸熟悉信息熵與Gini系數(shù)，對比隨機森林(Bagging)與GBoost(Boosting)決策樹與集成學(xué)習(xí)掌握核函數(shù)(如RBF核)與最大間隔超平面原理SVM核心基石：機器學(xué)習(xí)理論與算法>無監(jiān)督學(xué)習(xí)AK-means聚類：學(xué)習(xí)肘部法選擇K值，優(yōu)化初始質(zhì)心(K-means++)B降維技術(shù)：PCA通過特征值分解保留主成分，t-SNE用于高維數(shù)據(jù)可視化核心基石：機器學(xué)習(xí)理論與算法強化學(xué)習(xí)框架馬爾可夫決策過程(MDP)與策略優(yōu)化(Q-learning、深度強化學(xué)習(xí)如DQN)工具與實戰(zhàn)工具鏈：Scikit-learn快速驗證模型，PyTorch/TensorFlow實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)項目：MNIST手寫識別(對比SVM與CNN)、CartPole平衡問題(DQN訓(xùn)練)-3---科-技-集-團(tuán)WORKREPORT進(jìn)階方向：領(lǐng)域細(xì)分與前沿技術(shù)進(jìn)階方向：領(lǐng)域細(xì)分與前沿技術(shù)>計算機視覺(CV)CNN架構(gòu)從LeNet-5到ResNet(殘差連接解決梯度消失)，ViT的自注意力機制任務(wù)目標(biāo)檢測(YOLO、FasterR-CNN)、圖像分割(U-Net)進(jìn)階方向：領(lǐng)域細(xì)分與前沿技術(shù)>自然語言處理(NLP)技術(shù)演進(jìn)：Word2Vec到Transformer架構(gòu)，BERT(雙向預(yù)訓(xùn)練)與GPT(自回歸生成)大型語言模型(LLMs)：參數(shù)縮放定律、提示工程(Few-shot、Chain-of-Thought)進(jìn)階方向：領(lǐng)域細(xì)分與前沿技術(shù)>學(xué)術(shù)研究能力三步法(摘要→引言→方法)，批判性分析創(chuàng)新點與實驗設(shè)計論文閱讀記錄環(huán)境配置(Docker)、超參數(shù)與評估指標(biāo)對比復(fù)現(xiàn)技巧-4---科-技-集-團(tuán)WORKREPORT系統(tǒng)化學(xué)習(xí)策略系統(tǒng)化學(xué)習(xí)策略>分階段計劃16基礎(chǔ)期(3-6個月)：掌握Python與ML基礎(chǔ)，完成完整項目(如信用卡欺詐檢測)1實踐期(6-12個月)：Kaggle競賽、復(fù)現(xiàn)經(jīng)典論文(ResNet/BERT)2研究期(1年以上)：發(fā)表論文、開發(fā)開源工具3系統(tǒng)化學(xué)習(xí)策略>能力平衡數(shù)學(xué)基礎(chǔ)工程能力線性代數(shù)、概率論、微積分(推薦《MathematicsforMachineLearning》)代碼規(guī)范(PEP8)、性能優(yōu)化(GPU加速、模型部署)系統(tǒng)化學(xué)習(xí)策略>社區(qū)參與技術(shù)分享撰寫博客(算法原理解析)，參加線下學(xué)術(shù)沙龍開源貢獻(xiàn)GitHub提交Issue，參與HuggingFace模型社區(qū)