一、基础筑基期（3-6 个月）：构建 AI 核心知识底座
1. 数学基础（1-2 个月）
- 核心模块：线性代数（矩阵运算 / 特征分解）、概率论（贝叶斯定理 / 随机过程）、微积分（梯度 / 优化理论）、信息论（熵 / 交叉熵）
- 学习资源 ：
- 教材：《线性代数及其应用》（David C. Lay）、《概率论与数理统计》（陈希孺）、《微积分》（Stewart）
- 课程：MIT 18.06 线性代数（B 站）、斯坦福 CS229 概率论（YouTube）
- 工具：用 Python 实现矩阵求导（Autograd 库）、蒙特卡洛模拟概率分布
2. 编程与数据科学（1-2 个月）
- 核心技能：Python 进阶（面向对象 / 异步编程）、数据结构（链表 / 树 / 图）、SQL 数据库、Linux 基础
- 必备工具 ：
- 数据处理：Pandas（数据清洗）、Numpy（数值计算）、Matplotlib/Seaborn（可视化）
- 版本控制：Git/GitHub（实战：用 Git 管理 Kaggle 项目）
- 学习资源：《Python 编程从入门到实践》、LeetCode 算法题（先刷 Top 50 高频题）
3. 机器学习导论（1 个月）
- 核心算法：线性回归（梯度下降）、逻辑回归（正则化）、决策树（ID3/C4.5）、随机森林、SVM
- 理论 + 实战 ：
- 教材：《统计学习方法》（李航）、《机器学习》（周志华）
- 实战：用 Scikit-learn 完成房价预测（特征工程→模型调参→评估指标：RMSE/ROC-AUC）
- 重点：理解偏差 - 方差权衡、过拟合解决方法（交叉验证 / 早停法）
二、核心技术攻坚期（6-12 个月）：深度学习与系统能力构建
1. 深度学习基础（2-3 个月）
- 网络架构：全连接网络、CNN（LeNet/ResNet）、RNN（LSTM/GRU）、Transformer（Attention 机制）
- 框架掌握 ：
- PyTorch（重点）：动态图机制、自定义层实现、分布式训练（DDP）
- TensorFlow：Keras 高阶 API、模型保存（SavedModel 格式）
- 实战：用 PyTorch 复现 MNIST 分类（准确率 > 99%）、CIFAR-10 图像分类（数据增强：MixUp/CutOut）
- 学习资源：吴恩达 Deep Learning 专项课程（Coursera）、《动手学深度学习》（TF/PyTorch 版）
2. 计算机视觉（CV）方向（3 个月，可选方向）
- 核心任务：图像分类、目标检测（YOLO/RetinaNet）、图像分割（U-Net/SegNet）、图像生成（GAN/VAE）
- 实战项目 ：
- 目标检测：用 YOLOv8 训练自定义数据集（如检测安全帽佩戴）
- 图像生成：用 Stable Diffusion 微调生成特定风格图像（猫狗图像生成）
- 竞赛：参加 Kaggle CV 竞赛（如 RSNA 肺炎检测），目标进入前 30%
3. 自然语言处理（NLP）方向（3 个月，可选方向）
- 核心技术：词向量（Word2Vec/GloVe）、预训练模型（BERT/XLNet）、序列生成（TransformerDecoder/Seq2Seq）
- 实战项目 ：
- 文本分类：用 BERT 微调电影评论情感分析（Hugging Face Dataset 库）
- 机器翻译：用 T5 模型实现中英互译（WMT 数据集）
- 工具：spaCy 分词、Hugging Face Tokenizers 处理长文本（>512token）
4. 强化学习（RL）方向（3 个月，可选方向）
- 核心算法：Q-Learning、Policy Gradient（PPO/A3C）、深度强化学习（DQN/DDPG）
- 实战环境：OpenAI Gym（CartPole 平衡 / Atari 游戏）、PyBullet（机械臂控制）
- 项目： 用 PPO 算法训练智能体玩 Flappy Bird，实现稳定通关
三、进阶提升期（12-24 个月）：前沿技术与工程化落地
1. 大模型与生成式 AI（3 个月）
- 核心技术：LLM 架构（LLaMA/GPT）、模型微调（LoRA/QLoRA）、提示工程（Prompt Tuning）
- 实战 ：
- 用 Hugging Face Trainer 微调 Llama-2-7B，实现客服对话机器人
- 量化部署：用 GGML 将模型压缩至 4bit，在手机端运行（内存 < 4GB）
- 学习资源：DeepLearning.AI《大模型开发专项课程》、Hugging Face 官方文档
2. 多模态与跨领域（3 个月）
- 核心模型：CLIP（图文对齐）、SAM（图像分割）、MMTransformer（多模态融合）
- 项目 ：
- 图文检索：用 CLIP 构建商品图片 - 描述匹配系统（准确率 > 90%）
- 医学多模态：结合 X 光图像与电子病历，用 MMNet 预测疾病风险
- 数据集：COCO（图文）、MMBench（多模态评估基准）
3. 模型工程与落地（6 个月）
- 技术栈 ：
- 部署：TensorRT 加速推理（FP16/INT8 量化）、TorchServe 模型服务（支持动态批处理）
- 系统：数据管道（Airflow/Flink）、实验跟踪（MLflow/W&B）、A/B 测试（Optimizely）
- 实战：构建端到端推荐系统（用户行为数据→特征工程→模型训练→API 部署，QPS≥100）
- 工具链：Docker 容器化、Kubernetes 集群管理、Prometheus 监控模型性能（ latency/throughput）
4. AI 伦理与合规（必修，贯穿全程）
- 核心内容：算法偏见检测（Fairlearn 库）、数据隐私（联邦学习）、可解释性（SHAP/LIME）
- 实践：用 Fairlearn 分析银行信贷模型的性别 / 种族偏见，提出纠正方案（如重采样 / 调整损失函数）
- 政策：学习《生成式 AI 服务管理暂行办法》、欧盟《AI 法案》基础条款
四、实战与职业发展（贯穿全程）
1. 项目实战策略
- 开源项目 ：
- 参与 Hugging Face 模型库贡献（如优化某预训练模型的文档）
- 复现顶会论文（NeurIPS/ICCV，用 Colab/Kaggle Kernel 公开代码）
- 竞赛与数据集 ：
- Kaggle（获取铜牌及以上）、天池大数据竞赛（金融 / 医疗赛道）
- 自建数据集：用 Label Studio 标注 1000 + 张图像 / 文本数据，训练自定义模型
- 作品集：用 GitHub Pages 搭建个人技术博客，展示项目代码、实验报告、可视化结果
2. 细分领域深耕（按职业方向选择）
| 方向 |
核心技能补充 |
目标岗位 |
行业案例 |
| 算法工程师 |
模型优化（蒸馏 / 剪枝）、分布式训练（Horovod） |
年薪 25-50W |
优化推荐模型，使 CTR 提升 15% |
| AI 工程师 |
端侧部署（TensorFlow Lite/NCNN）、边缘计算 |
年薪 20-40W |
在手机端实现实时人脸检测（延迟 < 50ms） |
| AI 产品经理 |
用户需求分析、A/B 测试、技术白皮书撰写 |
年薪 30-60W |
设计 AI 绘画产品，月活突破 100 万 |
| AI 科研 |
顶会论文撰写（Latex）、学术开源（ArXiv） |
高校 / 研究院 / 企业实验室 |
在 CVPR 发表小样本学习相关论文 |
3. 资源与社群
- 学习平台 ：
- 课程：Coursera（专项课程）、DeepLearning.AI（纳米学位）、极客时间（AI 工程师成长计划）
- 论文：ArXiv 每日精选（用 Notion 整理核心论文笔记）、OpenReview 顶会解读
- 社区与认证 ：
- 社群：Hugging Face 论坛、Kaggle 讨论区、本地 AI Meetup（如Meetup.com）
- 认证：AWS Machine Learning Specialty、NVIDIA 认证深度学习工程师（DLI）
五、时间规划表（参考）
| 阶段 |
时间 |
核心目标 |
关键产出 |
| 基础筑基 |
3-6 个月 |
掌握 Python / 数学 / 传统 ML 算法 |
Kaggle 入门赛完成、数据科学项目 1 个 |
| 深度学习攻坚 |
6-12 个月 |
精通 PyTorch/TF，完成 CV/NLP/RL 基础项目 |
复现经典模型、竞赛进入前 50% |
| 进阶与工程化 |
12-24 个月 |
大模型微调、多模态开发、模型部署上线 |
端到端 AI 系统、技术博客 50 + 篇 |
| 职业匹配 |
24 个月 + |
细分领域深耕，积累行业经验 |
目标岗位 offer、项目落地案例 |
六、避坑指南与关键建议
- 拒绝碎片化学习：优先系统课程（如吴恩达 / 李沐课程），避免只看短视频 / 博客片段
- 代码实战至上：每学一个算法，至少用 PyTorch 复现并跑通（推荐 Google Colab 免费 GPU）
- 关注行业动态：每月浏览一次 Google AI/Bloomberg Technology，跟踪大模型 / 自动驾驶等领域突破
- 构建知识网络：用 XMind 梳理算法关系（如 CNN→Transformer→大模型的演进逻辑）
- 差异化竞争：选择 "AI + 垂直领域"（如医疗 AI / 金融 AI），结合自身背景（医学 / 金融知识）形成壁垒
七、终极目标：成为 "T 型人才"
- 纵向深度：在某一领域（如大模型微调 / 医学影像分割）成为专家，能解决复杂技术问题
- 横向广度：了解 AI 全栈流程（数据→模型→部署→运营），具备跨团队协作能力
- 行业洞见：理解 AI 对传统行业的改造逻辑（如 AI 如何提升制造业良品率），提出业务落地方案
通过此路线图，学习者可从零基础逐步成长为具备技术落地能力的 AI 从业者。关键是保持 "理论学习→项目实战→复盘优化" 的闭环，每 3 个月设定可量化目标（如 "3 个月内用 LoRA 微调 Llama-2，在 WikiQA 数据集准确率达 85%"）。AI 领域技术迭代快，但核心数学与工程思维永不过时，坚持系统化学习与深度实践，必能在浪潮中占据先机。