AI学习路线全攻略：从入门到精通（附思维导图+代码实战）

目录

一、学习路径总览（思维导图框架）

二、核心模块详解（表格+代码）

1. 基础数学知识表

2. Python工具包对比表

3. 机器学习代码实战

案例1：逻辑回归分类（鸢尾花数据集）

案例2：PyTorch实现MNIST手写数字识别

4. 深度学习框架对比表

三、实战项目路线图（表格规划）

四、资源推荐（表格总结）

 五、学习路线思维导图（文字描述）

一、学习路径总览（思维导图框架）

AI学习路径
├── 基础能力
│   ├── 数学基础（线性代数/概率论/微积分）
│   ├── Python编程（语法/数据结构/面向对象）
│   └── 工具链（Anaconda/Jupyter/Git）
├── 机器学习
│   ├── 算法原理（监督/无监督/强化学习）
│   ├── 模型评估（交叉验证/ROC曲线）
│   └── 实战项目（Kaggle竞赛）
├── 深度学习
│   ├── 神经网络（CNN/RNN/Transformer）
│   ├── 框架对比（PyTorch/TensorFlow）
│   └── 前沿模型（BERT/Stable Diffusion）
├── 应用领域
│   ├── 计算机视觉（目标检测/OCR）
│   └── 自然语言处理（文本分类/机器翻译）
└── 工程化进阶
    ├── 模型部署（Docker/ONNX）
    └── 生产优化（CUDA加速/分布式训练）

二、核心模块详解（表格+代码）

1. 基础数学知识表

2. Python工具包对比表

3. 机器学习代码实战

案例1：逻辑回归分类（鸢尾花数据集）

# 导入库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = LogisticRegression(max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)

# 评估准确率
print("测试集准确率:", model.score(X_test, y_test))

输出结果：

测试集准确率: 0.9667

案例2：PyTorch实现MNIST手写数字识别

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision

# 定义CNN模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)
        self.fc = nn.Linear(32*26*26, 10)  # MNIST图像尺寸28x28
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = x.view(-1, 32*26*26)
        return self.fc(x)

# 加载数据集
train_set = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)

4. 深度学习框架对比表

三、实战项目路线图（表格规划）

四、资源推荐（表格总结）

 五、学习路线思维导图（文字描述）

AI工程师成长路径
│
├── 第1-3个月：基础筑基
│   ├── Python编程（文件操作/面向对象）
│   ├── 数学基础（矩阵求导/概率分布）
│   └── 工具链配置（Linux基础/Docker入门）
│
├── 第4-6个月：算法实战
│   ├── 机器学习（SVM/决策树/集成学习）
│   ├── 深度学习（CNN/RNN/Transformer）
│   └── 项目实战（Kaggle铜牌级竞赛）
│
├── 第7-12个月：领域深耕
│   ├── 计算机视觉（YOLO/OCR）
│   ├── 自然语言处理（BERT/GPT）
│   └── 模型部署（ONNX/TensorRT）
│
└── 1年以上：专家突破
    ├── 参与开源项目（PyTorch核心贡献）
    ├── 论文复现（顶会论文代码实现）
    └── 技术影响力（技术博客/社区分享）

文章总结

本文从基础到进阶系统梳理了AI学习路径，通过 表格对比、思维导图、代码实战 帮助读者构建完整知识体系。建议收藏本文并按照阶段规划逐步学习，后续将持续更新各模块的深度解析教程！