人工智能学习路径：
基础阶段
1. 数学基础
- 线性代数
- 向量和矩阵的基本操作
- 线性变换和特征值
- 微积分
- 函数、导数、积分
- 梯度和偏导数
- 概率与统计
- 随机变量和概率分布
- 贝叶斯定理和统计推断
2. 编程基础
- Python编程
- 基本语法：变量、条件语句、循环
- 数据结构：列表、字典、集合
- 面向对象编程
- NumPy和Pandas
- 数值计算基础
- 数据处理和分析
- matplotlib
- 数据可视化分析
进阶阶段
1. 机器学习基础
- 监督学习
- 线性回归、逻辑回归
- 决策树、随机森林
- 无监督学习
- K-means聚类
- PCA降维
- 模型评估
- 交叉验证和性能度量（如AUC，F1-score）
2. 深度学习基础
- 神经网络基础
- 人工神经网络的构造和训练
- 反向传播算法
- 常用深度学习框架
- TensorFlow
- PyTorch
实践与应用
1. 实践项目
- 数据预处理
- 数据清洗和特征工程
- 模型训练和优化
- 超参数调优和模型评估
- 应用案例
- 图像分类、文本分类、推荐系统等
2. 竞赛与开源项目
- 参与竞赛
- Kaggle竞赛
- AI挑战赛
- 贡献开源
- 寻找GitHub上感兴趣的开源项目，做出贡献
