零基础学习AI需系统化规划，结合理论与实践，分阶段突破核心能力。以下是具体路径：
数学基础
掌握线性代数（矩阵运算、向量空间）、概率统计（贝叶斯定理、分布函数）、微积分（导数、梯度）
推荐资源：3Blue1Brown数学动画系列、MIT公开课
编程基础
学习Python核心语法（变量、循环、函数）及数据处理库（NumPy、Pandas）
实战项目：用Python实现学生成绩统计与可视化
计算机基础
熟悉数据结构（列表、字典）和Linux基础命令
核心概念
理解监督学习（线性回归、决策树）、无监督学习（K-means聚类）及交叉验证
推荐课程：Coursera《机器学习》
经典算法实现
使用Scikit-learn实现线性回归、逻辑回归、支持向量机等算法
Kaggle平台参与基础竞赛巩固实践
框架选择
深入学习TensorFlow/Keras或PyTorch，掌握神经网络基础架构（前馈网络、卷积网络）
实战项目：MNIST手写识别、CIFAR图像分类
工程化能力
学习模型部署（ONNX/TensorRT）、数据管道构建（TFData）及代码规范（Git、PEP8）
项目进阶
从青铜项目（泰坦尼克预测）到白银项目（新闻文本分类），逐步提升难度
参与Kaggle竞赛，积累数据集与经验
持续学习
关注行业动态，阅读《深度学习》《人工智能：一种现代方法》等经典书籍
加入Kaggle社区、CSDN等交流平台，获取学习灵感
AI工具应用
结合OpenCV进行图像处理，使用NLTK进行文本分析，Matplotlib进行结果可视化
温馨提示：
