人工智能入门自学路径可以大致分为以下几个阶段：
- Python编程基础
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基础语法 ：掌握变量、数据类型、控制结构和函数，为后续学习打下坚实基础。
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面向对象编程 ：深入理解面向对象的概念，提升编程技能。
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数据处理与分析 ：学习NumPy进行数值计算，Pandas进行数据处理和分析，Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。
- 数学基础
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高数 ：微积分、导数、积分、偏导数、梯度、泰勒展开等。
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线性代数 ：矩阵运算、特征值和特征向量、奇异值分解等。
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概率与统计 ：概率论基础、贝叶斯理论、描述统计、推断统计等。
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最优化方法 ：凸优化、梯度下降法、牛顿法、随机梯度下降法等。
- 机器学习基础
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基本算法 ：线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯算法、支持向量机、集成算法、聚类算法、主成分分析、K近邻、线性判别模型等。
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机器学习框架 ：通过Scikit-Learn库，将理论知识转化为实践技能。
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模型评估 ：交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标（准确率、召回率、F1分数等）。
- 深度学习基础
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神经网络概念 ：了解前馈神经网络、反向传播算法、激活函数等。
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深度学习框架 ：掌握TensorFlow或PyTorch，学习其张量、数据读取机制、模型创建与训练等。
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深度学习模型 ：重点掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型的构建、训练、微调与推理。
- 进阶实战
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项目实战 ：通过实际项目，训练、微调和部署模型，理解模型与应用逻辑的开发流程。
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前沿技术实战 ：深入物体检测、图像分割、行人重识别等前沿技术，提升实战能力。
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大模型解读 ：探索Transformer、CV与NLP大模型，增强竞争力。
- 大厂面试专题
- 高频面试题 ：针对机器学习、深度学习、CV、NLP、数据结构与算法系列等专题刷题，提升面试技巧。
- 持续学习与项目实践
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论文阅读 ：阅读最新的AI研究论文，了解前沿技术和趋势。
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技术交流 ：参与技术社区和论坛，与其他AI从业者交流经验和心得。
建议：
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基础知识要扎实 ：尤其是数学和编程基础，这些是后续学习深度学习的前提。
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实践项目 ：通过实际项目来巩固所学知识，提升实战能力。
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持续学习 ：AI领域技术更新迅速，要保持持续学习的态度，不断跟进最新的技术和研究成果。