AI 全面内容规划

基础语法：变量、数据类型、运算符、条件语句、循环

数据结构：列表 (List)、字典 (Dictionary)、集合 (Set)、元组 (Tuple)

函数式编程：函数定义、参数传递、Lambda 表达式、高阶函数

面向对象编程 (OOP)：类 (Class)、对象 (Object)、继承、封装、多态

模块与包：标准库使用、第三方库安装 (pip)

文件操作与异常处理：读写文件、try-except 结构

NumPy (Numerical Python)：多维数组 (ndarray)、向量化计算、矩阵运算、广播 (Broadcasting)

Pandas (Python Data Analysis Library)：Series 与 DataFrame、数据读取 (CSV, Excel)、数据清洗、索引 (loc, iloc)、分组 (groupby)、合并与连接

数据可视化：Matplotlib (基础绘图库)、Seaborn (统计图形库)，掌握散点图、折线图、柱状图、直方图、热力图等

线性代数：标量、向量、矩阵、张量、点积、矩阵乘法、行列式、逆矩阵、特征值与特征向量

概率论：概率基础、条件概率、贝叶斯定理、随机变量、期望、方差、常见分布 (正态分布、泊松分布)

微积分：导数、偏导数、链式法则、梯度、泰勒展开

最优化理论：梯度下降法 (Gradient Descent)、学习率、损失函数、局部最优与全局最优

基本概念：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习

数据划分：训练集 (Training Set)、验证集 (Validation Set)、测试集 (Test Set)

模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1 分数、混淆矩阵、ROC 曲线与 AUC

核心挑战：过拟合 (Overfitting) 与欠拟合 (Underfitting)、偏差-方差权衡 (Bias-Variance Tradeoff)

线性回归 (Linear Regression) 与 逻辑回归 (Logistic Regression)：损失函数、正则化 (L1, L2)

决策树 (Decision Tree) 与 随机森林 (Random Forest)：信息增益、基尼不纯度、Bagging 策略

K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)：距离度量 (欧氏距离、曼哈顿距离)

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)：最大间隔、核函数 (线性、多项式、RBF)

朴素贝叶斯 (Naive Bayes)：贝叶斯定理、特征条件独立假设

K-均值聚类 (K-Means Clustering)：质心 (Centroid)、轮廓系数

主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)：降维、特征提取、方差贡献率

手写数字识别：使用 MNIST 数据集进行图像分类

房价预测：使用波士顿房价数据集进行回归分析

文本分类：使用新闻数据集进行假新闻检测

感知机 (Perceptron)：神经元模型、权重 (Weights) 与偏置 (Bias)

激活函数 (Activation Function)：Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、Softmax

网络结构：输入层、隐藏层、输出层

核心算法：前向传播 (Forward Propagation) 与反向传播 (Backpropagation)

优化器 (Optimizer)：随机梯度下降 (SGD)、Adam、RMSprop

损失函数 (Loss Function)：均方误差 (MSE)、交叉熵 (Cross-Entropy)

核心层：卷积层 (Convolutional Layer)、池化层 (Pooling Layer)、全连接层 (Fully Connected Layer)

关键概念：滤波器 (Filter/Kernel)、步长 (Stride)、填充 (Padding)、特征图 (Feature Map)

经典架构：LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet (残差网络)

应用领域：图像分类、目标检测、图像分割

序列数据建模：处理时间序列、文本等变长数据

网络结构与挑战：循环结构、梯度消失/爆炸问题

高级变体：长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)、门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)

常见架构：序列到序列 (Seq2Seq) 模型、注意力机制 (Attention Mechanism)

正则化 (Regularization)：L1/L2 正则化、Dropout (随机失活)

标准化 (Normalization)：批量归一化 (Batch Normalization)

超参数调优：学习率调度 (Learning Rate Scheduling)、早停 (Early Stopping)

数据增强 (Data Augmentation)：对图像、文本数据进行扩充

图像分类：使用 CIFAR-10 数据集进行猫狗识别

情感分析：使用 IMDB 电影评论数据集进行文本情感分类

图像生成：使用生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 生成手写数字

核心机制：自注意力机制 (Self-Attention Mechanism)

架构组成：编码器 (Encoder) 与解码器 (Decoder) 结构、多头注意力 (Multi-Head Attention)

关键技术：位置编码 (Positional Encoding)、残差连接与层归一化

代表模型：GPT (Generative Pre-trained Transformer) 与 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

训练范式：因果语言模型 (Causal LM) vs 掩码语言模型 (Masked LM)

发展演进：从 BERT、GPT-2 到 GPT-4、LLaMA、Gemini 等模型的演变

文本生成：大型语言模型 (LLM) 的应用

图像生成：扩散模型 (Diffusion Models) 原理、DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion

其他模态生成：音频生成 (MusicGen)、视频生成 (Sora)

世界模型 (World Models) 概念简介

Agent 的概念与架构 (感知-规划-行动)

提示工程进阶：思维链 (CoT) 与 ReAct 框架

工具使用与函数调用 (Function Calling)

多智能体系统 (Multi-Agent Systems)

主流开源框架：LangChain, LlamaIndex, AutoGen

全参数微调 vs 参数高效微调 (PEFT)

主流 PEFT 方法：Adapter Tuning、LoRA (Low-Rank Adaptation)

对齐技术：从 RLHF 到 DPO (Direct Preference Optimization)

微调数据构造与训练流程

交互式环境：Jupyter Notebook、Google Colab

模型与数据集中心：Hugging Face Hub (Models, Datasets, Spaces)

快速应用构建：Gradio、Streamlit 创建交互式 Web Demo

RAG 的核心思想与优势

向量嵌入 (Embeddings) 与语义搜索

向量数据库选型与应用 (Chroma, Pinecone, Milvus)

RAG 流程：索引、检索、生成

高级 RAG：优化分块 (Chunking)、重排 (Reranking)

自然语言处理 (Natural Language Processing) 核心任务

文本分类、情感分析、问答系统 (QA)

命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER)

文本摘要 (Summarization)、机器翻译 (Machine Translation)

计算机视觉 (Computer Vision) 核心任务

图像分类、目标检测 (Object Detection) - YOLO 简介

图像分割 (Image Segmentation) - U-Net 简介

光学字符识别 (Optical Character Recognition, OCR)

机器学习运维 (Machine Learning Operations)

模型序列化：ONNX (Open Neural Network Exchange)、TorchScript

模型部署：使用 Flask 或 FastAPI 封装为 REST API 接口

容器化与服务：Docker、Kubernetes 基础

AI Agent 部署与监控

对抗性攻击 (Adversarial Attacks)：制作对抗样本欺骗模型

模型偏见与公平性 (Bias and Fairness)：识别和缓解数据与模型中的偏见

隐私保护：数据隐私、联邦学习 (Federated Learning)

模型对齐与可解释性 (Mechanistic Interpretability)

自动化对就业的影响与对策

深度伪造 (Deepfake) 与信息茧房问题

负责任的 AI：透明度、可解释性、问责制

AI 智能体伦理 (Agent Ethics) 与全球 AI 监管

多模态与世界模型 (World Models)

AI Agents 与具身智能 (Embodied AI)

AI for Science (AI 驱动的科学发现)

端侧 AI (On-device AI) 与 AI 硬件加速

👉 建立一个包含关键 AI 术语及其英文全称和中文解释的动态词典。

例如：API (Application Programming Interface) - 应用程序编程接口。

为复杂的概念（如反向传播、注意力机制、Diffusion 模型）创建可视化图解或动画。

提供 2-3 个可以写入简历的公开项目模板，包含问题定义、技术选型、实现步骤和成果展示。

设计一张可视化的思维导图或流程图，将整个学习路径串联起来，展示各个模块之间的依赖关系。

Coursera - 机器学习 (吴恩达): AI 入门的经典第一课，理论与实践并重。

Coursera - 深度学习专项课程: 吴恩达老师的深度学习系列，系统性强。

fast.ai: 采用“自上而下”的教学方法，注重实践，快速上手。

DeepLearning.AI: 提供从入门到高级的各类 AI 课程和项目。

Hugging Face NLP 课程: 学习现代自然语言处理的最佳免费资源之一。

3Blue1Brown: 通过精美的动画直观地解释复杂的数学概念。

StatQuest with Josh Starmer: 将统计学和机器学习概念分解为易于理解的小块。