人工智能学习路径可分为基础夯实、技术进阶、实战应用三个阶段，结合权威资源整理如下：

一、基础夯实（30-50小时）

1. 数学基础

   • 线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯定理）、微积分（梯度下降）

   • 推荐资源：《3Blue1Brown》动画课程、Khan Academy

2. 编程入门

   • 选择Python（AI开发首选语言）

   • 关键库：NumPy（数据处理）、Pandas（数据清洗）、Matplotlib（可视化）

   • 推荐资源：LeetCode、Codewars编程练习平台

二、技术进阶（100-200小时）

1. 机器学习基础

   • 监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）

   • 无监督学习：K-means聚类、主成分分析（PCA）

   • 推荐课程：吴恩达《机器学习》（Coursera）、《Python机器学习》

2. 深度学习突破

   • 核心架构：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）

   • 工具框架：TensorFlow/Keras（入门首选）、PyTorch（动态计算图优势）

三、实战应用（持续实践）

1. 入门级项目

   • 手写数字识别（MNIST数据集）、电影评论情感分析（NLP基础）

2. 竞赛与开源贡献

   • 参与Kaggle新手赛（如Titanic生存预测）、阿里天池中文场景竞赛（电商销量预测）

补充建议

• 方向选择 ：根据兴趣选择计算机视觉、自然语言处理等细分领域

• 持续学习 ：通过阅读业界论文（如arXiv）跟踪最新技术趋势

• 资源整合 ：结合免费课程（如Coursera、Udacity）与实战项目（如GitHub开源项目）系统学习

以上路径系统化地覆盖了从零基础到深度应用的全过程，建议按阶段逐步推进，并注重实践与理论结合。