AI人工智能学习不迷路

这是一篇关于🎓 AI人工智能学习不迷路的思维导图，主要内容包括：第一阶段：AI 必备基础，第二阶段：AI 核心算法，第三阶段：CV 计算机视觉 (Computer Vision)，第四阶段：NLP 自然语言处理，第五阶段：前沿技术与部署 (LLM, Agent, RL)，第六阶段：新版更新特别篇。

🎓 AI人工智能学习不迷路

• 第一阶段：AI 必备基础
  • 1. Python 基础
    • Python 快速入门
    • 科学计算库 - Numpy
    • 数据分析处理库 - Pandas
    • 可视化库 - Matplotlib
    • 可视化库 - Seaborn
  • 2. AI 应用数学
    • 高等数学基础、微积分
    • 泰勒公式与拉格朗日
    • 线性代数基础、特征值与矩阵分解
    • 概率论基础、随机变量
    • 核函数变换、熵与激活函数
    • 统计分析：回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析
• 第二阶段：AI 核心算法
  • 1. 机器学习 (Machine Learning)
    • 算法篇
      • 回归与分类：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯
      • 聚类与降维：K-means聚类、线性判别分析 (LDA) 降维
      • 模型与规则：集成算法、神经网络、关联规则、隐马尔科夫模型 (HMM)
      • NLP基础：词向量 Word2vec 模型
    • 项目实战篇
      • 预测类：气温预测、股价时间序列预测、销售额预测、绝地求生排名预测、工业化生产预测、糖尿病数据预测、人口收入预测
      • 分类与推荐：贝叶斯新闻分类、京东用户购买意向、银行客户还款预测、快手活跃度预测
      • 系统应用：音乐推荐系统、酒店推荐系统、电影推荐系统（基于统计/Python金融量化）
  • 2. 深度学习 (Deep Learning)
    • 算法篇
      • 神经网络架构：基础神经网络、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、Transformer 系列
      • 框架与模型：PyTorch 系列、生成模型 (GAN/VAE)、自编码器、深度强化学习、图神经网络 (GNN)
    • 项目实战篇
      • 神经网络识别与图像增强
      • 迁移学习实战
      • CNN 文本分类
      • Transformer 实战系列
      • 时间序列预测实战
• 第三阶段：CV 计算机视觉 (Computer Vision)
  • 1. OpenCV 图像处理
    • 基础操作：环境配置、阈值平滑、形态学、梯度计算、边缘检测
    • 高级处理：图像金字塔、轮廓检测、直方图与傅里叶变换
    • 实战项目：
      • 信用卡数字识别、文档扫描 OCR
      • 全景图像拼接、背景建模、光流估计
      • 停车场车位识别、答题卡判卷
      • 目标追踪、疲劳检测
      • DNN 模块应用
  • 2. 物体检测 YOLO 系列实战
    • 基础与评估：检测指标、经典方法概述
    • YOLO 演进：
      • V1-V3：网络架构、源码解读、训练私有数据集
      • V4-V5：算法解读、工程源码分析
      • V7-V8：最新算法与源码解读
      • 前沿模型：Transformer-based (DETR)、EfficientDet、YOLO v9/v11/v12/v13 (区域注意力、超图理论)
  • 3. 图像分割与缺陷检测
    • 缺陷检测：钢材/布料缺陷检测、半监督学习
    • 分割算法：UNet 系列（医学细胞分割）、DeepLab 系列 (V3+)、MaskFormer/Mask2Former
    • 实例分割：Mask-RCNN 源码详解与训练
  • 4. AI 论文实验 MMLAB 实战
    • MMCV/MMDet 安装与训练
    • 分割任务与 Backbone 设计
    • OCR 与生成：DBNet 文字检测、ANINET 识别、StyleGAN2、关键信息抽取 (KIE)
    • 视频与多模态：BasicVSR++ 超分、多模态 3D 检测、行为识别 (MMACTION)
    • 优化：模型蒸馏、剪枝、注意力机制应用
  • 5. 视频分析与姿态估计
    • 行为识别：SlowFast 算法、3D 卷积、视频异常检测
    • 姿态与追踪：OpenPose 源码分析、DeepSort 目标追踪
  • 6. Transformer 视觉实战
    • ViT (Vision Transformer) 源码解读
    • Swin-Transformer
    • DETR 系列 (Deformable DETR)
    • 特定领域：MedicalTransformer、LoFTR (特征匹配)、BEVFormer (自动驾驶)
  • 7. 图神经网络 (GNN) 与 3D 点云
    • GNN：GCN 原理、PyTorch-Geometric 实战、分子相似度、轨迹估计
    • 3D 点云：PointNet/PointNet++、点云补全、点云配准
  • 8. 无人驾驶与生成对抗网络 (GAN)
    • 自动驾驶：深度估计、车道线检测、三维重建 (NeuralRecon)、特斯拉技术解读
    • GAN：CycleGAN、StarGAN (变声器)、图像超分辨率、图像补全
• 第四阶段：NLP 自然语言处理
  • 1. NLP 经典与实战
    • 基础：Gemsim 词向量、HMM、LSTM 情感分析
    • 项目：新闻分类、机器人写唐诗、对话机器人
  • 2. Huggingface 与 BERT 生态
    • 工具库：Transformers 工具包、GPT 系列训练与部署
    • BERT 实战：中文情感分析、命名实体识别 (NER)、知识抽取
    • 知识图谱：Neo4j 数据库实战、医药问答系统、金融风控模型
  • 3. 语音识别与推荐系统
    • 语音：Seq2Seq、LAS 模型、语音分离 (ConvTasnet)、语音合成 (Tacotron)
    • 推荐：协同过滤、DeepFM、知识图谱推荐、电影/音乐/酒店推荐系统
• 第五阶段：前沿技术与部署 (LLM, Agent, RL)
  • 1. Agent (LLM 智能体)
    • 平台实战：COZE (扣子) 搭建（资料收集、办公助手、小红书文案）
    • 本地化框架：AutogenStudio、MetaGPT、RAGFlow (知识库)
    • 微调与应用：Llama3 微调/量化/部署、斯坦福 AI 小镇架构
  • 2. 强化学习与机器人 (RL & Robotics)
    • 核心算法：Q-Learning, DQN, PPO, Actor-Critic (A3C)
    • 项目：月球登陆器、超级马里奥、机器人控制
    • 人形机器人：模仿学习范式、Mujoco 仿真、宇树机器人案例
    • 生成模型融合：Diffusion, Dalle2, CLIP
  • 3. 模型部署与 AIoT
    • 部署工具：Docker, TensorFlow-Serving, NVIDIA TAO
    • 模型优化：模型剪枝 (Network Slimming)、MobileNet 架构
    • 边缘计算：Jetson Nano, DeepStream
  • 4. 多模态与大模型 (Large Models)
    • 框架：LangChain, LangGraph (多智能体)
    • 模型技术：SAM (分割大模型), CogVideo, Llama-Factory 微调
    • RAG 技术：本地知识库搭建、检索增强生成全解
    • 大模型算法：GPT 系列、BEiT 自监督、LoRA 微调、Diffusion 扩散模型
• 第六阶段：新版更新特别篇
  • 1. CV 实战篇更新
    • 基础重构：从卷积到 ViT 的演变、范式转变 (判别式->生成式)
    • 行业应用：
      • AR 新零售：美瞳虚拟试戴 (Mediapipe)
      • 互动娱乐：体感游戏系统
      • 智能剪辑：视频分割与特效 (SAM)
      • 数字人文：古籍智能修复
      • 工业视觉：Anomalib 异常检测
  • 2. LLM 实战篇更新
    • 架构演进：MoE (混合专家模型) 深度解析、LLaMA2 从零构建
    • 高阶微调：PEFT 策略、LoRA 变体、垂直领域微调
    • 模型对齐：RLHF 流水线、DPO 直接偏好优化
    • 高级 RAG：GraphRAG、混合检索、企业级架构
  • 3. 科研与论文篇
    • 前沿模型：RT-DETR 架构、小目标检测创新、特征金字塔重构
    • 科研指导：论文全流程 (创新点提炼、消融实验、写作规范)
    • 医疗 AI：时序统计模型、VAE 数据增强、临床可视化设计