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AI学习路径图如下:

基础知识

1、数学基础

线性代数

概率论与数理统计

微积分

2、编程基础

Python

Java

C++

3、数据结构与算法

数组

链表

排序算法

查找算法

4、计算机组成原理

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CPU

内存

硬盘

输入输出设备

机器学习基础

1、机器学习概念

2、监督学习

分类问题

回归问题

3、无监督学习

聚类问题

降维问题

4、强化学习

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5、模型评估与选择

6、特征工程

7、数据预处理

8、交叉验证

9、模型调优

深度学习基础

1、神经网络基础

神经元模型

激活函数

损失函数

2、卷积神经网络(CNN)

CNN原理

CNN应用

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3、循环神经网络(RNN)

RNN原理

RNN应用

4、长短时记忆网络(LSTM)

5、生成对抗网络(GAN)

6、迁移学习

7、模型压缩与优化

8、模型部署与应用

实践项目

1、Kaggle竞赛项目

2、AI相关开源项目参与与贡献

3、企业实际项目经验积累