完整教程：【人工智能】AI 人工智能 技术 学习路径分析 ① ( Python语言 -＞ 微积分 / 概率论 / 线性代数 -＞ 机器学习 )

文章目录

• 一、第一步 : Python 语言基础
• • 1、学习目标
  • 2、学习内容
  • • ① Python 语法
    • ② Python 第三方库
    • ③ 开发工具
• 二、第二步 : 高等数学 / 概率论 / 线性代数 数学基础
• • 1、学习目标
  • 2、学习内容
  • • ① 线性代数
    • ② 高等数学
    • ② 概率论与数理统计
• 三、第三步 : 机器学习
• • 1、学习目标
  • 2、学习内容
  • • ① 机器学习基础概念
    • ② 监督学习算法
    • ③ 无监督学习算法
    • ④ 模型优化与调参

AI 学习路径 :下一步的前提 ;就是Python语言 -> 微积分 / 概率论 / 线性代数 -> 机器学习 -> 深度学习 -> 机器视觉 / 自然语言处理 , 每一步都

一、第一步 : Python 语言基础

---

1、学习目标

Python 语言 是 AI 的 基石 , 该阶段需要掌握 Python 编程能力 ,能 高效处理材料、完成算法 ,熟练使用 AI 领域必备的第三方库 ,只得关注 " 内容科学 + 算法实现 " 即可 ,不要迷信 Python 全栈工程师 , Python 语言用于其它用途 如 Web 开发 纯属扯淡 ;

2、学习内容

① Python 语法

Python 语法 基础 :

• 环境配置 :Python 3.8+ ( 主流稳定版本 ) 、Anaconda ( 管理环境和包 ) ;
• 基础语法 :变量 / 数据类型 ( int/float/str/list/tuple/dict/set ) 、循环 ( for/while ) 、条件判断 ( if-elif-else ) 、异常处理 ( try-except ) ;
• 函数与模块 :自定义函数、lambda 匿名函数、模块导入 ( import ) 、包管理 ( pip ) ;
• 面向对象 :类 ( class ) 、继承、封装 ( AI 框架源码常用，理解即可，无需深入困难设计模式 ) ;

② Python 第三方库

Python 必备的 AI 第三方库 :

• 数据处理库 :
  • NumPy :数组 ndarray 运算、矩阵操作 ( AI 中向量 / 矩阵计算的基础 ) ;
  • Pandas :数据框 ( DataFrame ) 处理( 读取 CSV/Excel、缺失值填充、内容筛选 / 合并，AI 数据预处理核心 ) ;
• 可视化库 :
  • Matplotlib :基础绘图( 折线图、直方图、散点图，用于展示数据分布、模型效果 ) ;
  • Seaborn :封装 Matplotlib, 更美观的统计图表 ( 热力图、箱线图，用于特征相关性分析 ) ;
• 入门算法库 :
  • Scikit-learn : 简单 机器学习算法实现( 后续机器学习阶段重点使用，此处先掌握基础调用 ) ;

③ 开发工具

Python 开发工具 :

• Jupyter Notebook ( 优先 ) :交互式编程 , 方便调试代码、展示结果( AI 学习 / 实验首选 ) ;
• PyCharm ( 专业版 ) :复杂任务开发( 如 : 深度学习模型训练、应用部署 ) ;
• 辅助工具 :Git ( 版本控制，管理代码 ) 、GitHub ( 存储项目 ) ;

二、第二步 : 高等数学 / 概率论 / 线性代数 数学基础

---

1、学习目标

学习 AI 相关的 数学基础 ,理解 AI 算法的 数学原理, 如 : 梯度下降为何有效、神经网络如何反向传播、概率模型如何建模 ,避免 只会调包不会调参 ;

不得学的很深 , 只需要理解数学概念 , 数学计算过程的概念或原理, 不需要会做数学题 , 只需要聚焦 AI 场景下的数学应用 ;

可以不去看对应的大学数学课程 , 内容很多都与 AI 无关 , 推荐看 培训机构 录制 的 数学相关视频教程 ;

2、学习内容

① 线性代数

线性代数 :是 AI 中最常用的数学器具 ;

• 核心概念 :向量、矩阵、张量( AI 中数据的核心表示形式 )
• 核心运算 :矩阵乘法、转置、逆矩阵、行列式、迹( 模型计算的基础 )
• 关键知识点 :
  • 向量空间与线性组合 ( 理解特征提取的本质 )
  • 特征值与特征向量 ( PCA 降维、矩阵分解的核心 )
  • 奇异值分解 ( SVD , 推荐系统、图像压缩常用 )
  • 范数 ( L1、L2 正则化的数学基础 , 防止过拟合 )

② 高等数学

高等数学 :是 AI 优化的核心 ;

• 核心概念 :函数、极限、连续性( 基础铺垫 )
• 关键知识点 :
  • 导数与偏导数( 单变量 、 多变量函数的变化率 , 模型参数更新的核心 )
  • 梯度( 多变量函数的 “斜率” , 梯度下降算法的核心 )
  • 链式法则( 神经网络反向传播的数学基础 , 计算梯度 )
  • 泰勒展开( 近似困难函数 , 理解梯度下降的局部最优解 )
  • 积分( 概率密度函数、期望计算的基础 )

② 概率论与数理统计

概率论与数理统计 :是 AI 建模的 逻辑基础 ;

• 核心概念 :随机变量 ( 离散 、 连续 ) 、概率、事件独立性
• 关键知识点 :
  • 常见概率分布, 二项分布 ( 分类障碍 ) 、正态分布 ( 数据建模常用 ) 、泊松分布 ( 计数问题 )
  • 期望、方差、协方差( 描述数据分布特征 , 模型评估的基础 )
  • 最大似然估计 ( MLE ) 、最大后验估计 ( MAP )( 模型参数求解的核心方法 )
  • 贝叶斯定理( 朴素贝叶斯、贝叶斯网络的基础 , 如垃圾邮件分类 )
  • 概率图模型基础( 隐马尔可夫模型 HMM , 用于 NLP 的词性标注 )

三、第三步 : 机器学习

---

1、学习目标

掌握 机器学习 的核心思想" 让机器从数据中学习规律 “ , 理解 各类算法 的 适用场景、优缺点, 能独立搞定” 信息预处理 -> 模型训练 -> 评估优化 "的完整流程 ;

2、学习内容

① 机器学习基础概念

机器学习基础概念 :

• 机器学习 核心定义 :监督学习( 有标签数据 ) 、无监督学习( 无标签资料 ) 、半监督学习、强化学习( 初步了解 , 后续可深入 )
• 数据集划分 :训练集、验证集、测试集( 避免过拟合的基础 )
• 模型评估指标 :
  • 分类任务 :准确率、精确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线、AUC 值( 应对不平衡数据 )
  • 回归任务 :均方误差 ( MSE ) 、平均绝对误差 ( MAE ) 、R² 分数 ( 拟合优度 )
• 材料预处理 :归一化 ( Min-Max ) 、标准化 ( Z-Score ) 、缺失值填充、异常值处理、特征编码 ( One-Hot、LabelEncoder ) 、特征选择 / 降维 ( PCA、LDA )

② 监督学习算法

监督学习算法 :

• 线性模型 :
  • 线性回归( 回归任务入门 , 理解最小二乘法、梯度下降求解 )
  • 逻辑回归( 分类任务入门 , 理解 Sigmoid 函数、交叉熵损失 )
• 树模型与集成学习 :
  • 决策树( 直观易懂 , 理解熵、信息增益 )
  • 随机森林( 集成多个决策树 , 降低过拟合 )
  • XGBoost/LightGBM( 工业界常用 , 高效处理结构化信息 , Kaggle 竞赛利器 )
• 其他经典算法 :
  • 支持向量机( SVM , 理解核函数、最大间隔分类 )
  • K 近邻( KNN , 简单直观 , 理解距离度量 )

③ 无监督学习算法

无监督学习算法 :

• 聚类算法 :
  • K-Means( 聚类入门 , 理解质心更新、肘部法则选 K )
  • DBSCAN( 密度聚类 , 无需指定 K , 处理非球形聚类 )
  • 层次聚类( 树状聚类 , 适合小内容集 )
• 降维算法 :
  • PCA( 主成分分析 , 线性降维 , 理解特征值分解 )
  • t-SNE( 非线性降维 , 可视化高维数据 )
• 关联规则 :Apriori 算法( 如购物篮分析 , 了解即可 )

④ 模型优化与调参

模型优化与调参 :

• 核心工具 :Scikit-learn( 实现所有上述算法 , 重点掌握 API 调用与参数调优 )
• 过拟合与欠拟合 :原因及应对方法( 正则化 L1/L2、Dropout、早停 Early Stopping )
• 超参数调优 :网格搜索 ( GridSearch ) 、随机搜索 ( RandomizedSearch )
• 交叉验证 :K 折交叉验证( 避免数据集划分带来的偶然性 )

---