学习ai课程大纲
以下是一个通用的 AI 课程大纲，涵盖从基础到进阶的核心内容，适用于大学课程或自学规划。你可以根据自身需求（如入门、进阶、专项方向）调整内容和深度。
人工智能（AI）课程大纲
第一部分：基础理论
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人工智能概述
- 定义、发展历史与应用领域
- AI 的分类（弱 AI vs 强 AI）
- 伦理与社会影响
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数学基础
- 线性代数（矩阵运算、特征值）
- 概率与统计（贝叶斯定理、分布）
- 微积分（梯度、优化）
- 信息论（熵、KL 散度）
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编程工具
- Python 基础与科学计算库（NumPy、Pandas）
- 数据处理与可视化（Matplotlib、Seaborn）
第二部分：机器学习（ML）核心
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机器学习基础
- 监督学习 vs 无监督学习 vs 强化学习
- 模型评估（交叉验证、ROC/AUC、混淆矩阵）
- 过拟合与正则化（L1/L2、Dropout）
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经典算法
- 线性回归与逻辑回归
- 决策树与随机森林
- 支持向量机（SVM）
- 聚类算法（K-Means、DBSCAN）
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神经网络入门
- 感知机与多层感知机（MLP）
- 反向传播算法
- 激活函数（ReLU、Sigmoid）
第三部分：深度学习（DL）与前沿技术
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深度学习基础
- 卷积神经网络（CNN）——图像处理
- 循环神经网络（RNN/LSTM）——时序数据
- 注意力机制与 Transformer
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现代 AI 模型
- 生成对抗网络（GAN）
- 预训练模型（BERT、GPT）
- 自监督学习
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强化学习（RL）
- Markov 决策过程（MDP）
- Q-Learning 与 Deep Q-Network（DQN）
- 策略梯度方法（如 PPO）
第四部分：应用与扩展
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AI 应用领域
- 计算机视觉（目标检测、图像分割）
- 自然语言处理（NLP：文本分类、机器翻译）
- 语音识别与生成
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工具与框架
- TensorFlow / PyTorch 实战
- 模型部署（ONNX、Flask/Django）
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专项课题（可选）
- 图神经网络（GNN）
- 元学习（Meta-Learning）
- AI 与机器人（ROS 基础）
学习路径建议
- 初学者：1→3→4→5→7（CNN/RNN）→10
- 进阶者：2→6→8→9→11→12
- 实践驱动：结合 Kaggle 比赛或开源项目（如 Hugging Face）。
推荐资源
- 书籍：《人工智能：现代方法》《深度学习（花书）》
- 在线课程：Andrew Ng（Coursera）、Fast.ai、李宏毅（YouTube）
- 框架文档：PyTorch 官方教程、TensorFlow 示例