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AI知识学习路线图

基础环境搭建

1.Python安装配置
2.Jupyter Notebook安装配置过程
3.Pycharm安装配置过程
4.Jupyter Notebook使用技巧

Python进阶

0.Python基本数据结构
1.Python一切皆对象
2.魔术方法
3.深入类和对象
4.自定义序列类
5.深入Python的set和dict
6.对象引用和垃圾回收
7.asyncio并发编程

Numpy

1.Numpy基础介绍
2.Numpy多维数组
3.Numpy数组操作
4.Numpy布尔操作
5.Numpy值的替换
6.Numpy数组广播机制
7.Numpy的深拷贝和浅拷贝
8.Numpy文件操作
9.Numpy的NAN和INF值处理
10.Numpy的random模块
11.Numpy中Axis理解
12.Numpy的一元函数
13.Numpy的二元函数
14.Numpy的聚合函数
15.Numpy的布尔操作函数
16.Numpy的排序函数
17.Numpy的其他常用函数

Pandas基础(可选)

1.Pandas的基础数据结构
2.Series的基本操作方法
3.DataFrame的基本操作
4.Pandas的对齐运算
5.Pandas的函数应用
6.Pandas层级索引
7.Pandas的统计计算
8.Pandas的数据读取
9.Pandas的数据清洗和准备
10.Pandas的矢量化字符串函数
11.Pandas数据规整

Matplotlib基础

1.Matplotlib的简介以及常用图
2.Matplotlib的基本使用方法
3.Matplotlib添加多个子图
4.Matplotlib条形图的使用方法
5.Matplotlib直方图的使用方法
6.Matplotlib散点图的使用方法
7.Matplotlib饼图的使用方法
8.Matplotlib箱线图的使用方法
9.Matplotlib雷达图的使用方法
10.Matplotlib的绘图组成与解析
11.Matplotlib多图布局方法

机器学习

1.KNN算法
2.概率和贝叶斯算法
3.信息论和决策树算法
4.科学计算神器Numpy、Pytorch和数据预处理
5.PCA降维、SVD分解、聚类算法和集成学习

深度学习

1.深度学习概述
2.深度学习基本流程
3.卷积网络的基本构成
4.手势图像识别实战(LeNet模型)
5.手势图像识别实战(Vgg16和ResNet)

计算机视觉

1.计算机视觉基础入门
2.YOLO的入门使用
3.YOLO的深入了解
4.使用YOLO进行目标检测
5.人脸识别和MTCNN模型
6.MTCNN过程的深入理解
7.图像分割之语义分割
8.图像分割之实例分割
9.图像分割之旋转目标检测
10.对抗生成网络GAN

自然语言处理

1.NLP自然语言处理及RNN网络
2.LSTM及GRU模型简介
3.初始Seq2Seq模型
4.Seq2Seq的深入了解

大模型

1.大模型简介
2.Transformer架构及注意力机制了解
3.Transformer源码深入理解之构建模型
4.Transformer源码深入理解之训练过程
5.Transformer源码深入理解之预测过程
6.大模型的三大架构
7.大模型体验之Qwen模型
8.大模型训练策略(BERT模型与GLM模型)
9.大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory)
10.大模型部署调用(vLLM+LangChain)
11.大模型应用开发之Prompt初步了解
12.大模型应用开发之Prompt进阶使用
13.大模型之初识RAG
14.大模型之深入探索RAG流程
15.大模型之深入了解Retrievers解析器
16.大模型之Agent的初步了解
17.多模态大模型初步了解
18.多模态大模型Qwen2的深入了解
19.多模态大模型之ViT模型、CLIP模型论文阅读理解

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