学习AI工程师技能需分阶段系统化进行，重点涵盖数学基础、编程能力、机器学习算法、深度学习框架及工程化部署，最终通过实战项目和持续学习积累经验。
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夯实基础：数学与编程双保险
首先需掌握线性代数（矩阵运算、向量空间）、概率统计（贝叶斯定理、假设检验）、微积分（梯度下降、优化算法）等数学知识，这是理解算法原理的根基。编程方面，Python是核心语言，需熟练使用Numpy、Pandas处理数据，掌握TensorFlow/PyTorch框架构建模型，并熟悉Git、Jupyter等工具链。 -
深入机器学习与深度学习
经典机器学习算法（如线性回归、决策树、SVM）需结合Scikit-Learn库实践，同时理解K-Means聚类、PCA降维等技术。深度学习阶段，需掌握CNN（如ResNet）、RNN（如LSTM）、Transformer（如BERT、GPT）架构，通过PyTorch/TensorFlow实现图像分类、文本生成等任务。 -
掌握前沿技术与工具
生成式AI领域需熟悉GAN、扩散模型（Stable Diffusion）、自回归模型（GPT-4/O），以及Hugging Face的预训练模型调用和LangChain的RAG系统构建。多模态技术（如文生图、语音合成）和AI智能体（基于LangGraph/AutoGPT）是当前热门方向。 -
工程化与部署实战
学习Docker容器化与Kubernetes集群管理，掌握FastAPI构建API接口，熟悉AWS SageMaker、Azure ML等云平台部署模型。模型优化需掌握量化（FP32→INT8）、蒸馏（BERT→TinyBERT），并关注数据隐私与对抗测试。 -
持续迭代与作品集积累
通过Kaggle竞赛、端到端项目（如智能客服）构建作品集，并参与开源社区（如Hugging Face、GitHub）提升影响力。保持对arXiv论文的跟踪，学习最新技术（如多模态Agent、LLM微调）。
从数学基础到工程落地，AI工程师的成长需要系统性规划与持续实践。建议按3个月为周期设定阶段目标，聚焦实战项目与工具链掌握，同时关注行业趋势（如金融风控、医学影像），以提升竞争力。