概述

• 若要进行人工智能（AI）进阶学习，可参考上述学习路线逐步深入
• 视频教程：https://pan.quark.cn/s/032f7bf1d9bb
  

主学习路线推进

• 阶段三：人工智能机器学习
  • 机器学习是AI的核心基础之一。要深入学习各类经典算法，像线性回归用于解决连续值预测问题，逻辑回归适用于二分类场景；决策树能处理非线性数据且可解释性强；支持向量机在高维数据分类上表现出色。同时，要掌握模型评估方法，比如通过准确率、精确率、召回率、F1值等指标判断模型性能，还要学会应对过拟合与欠拟合问题，利用正则化、交叉验证等技术优化模型。
• 阶段四：计算机视觉与图像处理
  • 此阶段聚焦于让计算机“看懂”图像。首先得熟悉图像处理的基本操作，比如图像的缩放、裁剪、滤波等预处理方法。然后深入学习计算机视觉的核心技术，传统的特征提取算法如SIFT、HOG很重要，而深度学习方面，卷积神经网络（CNN）是关键，从LeNet、AlexNet等经典网络结构入手，理解卷积层、池化层、全连接层的作用，进而掌握目标检测（如YOLO、Faster R - CNN）、图像分割（如U - Net）等任务的实现。
• 阶段五：NLP自然语言处理
  • 自然语言处理旨在让计算机理解和生成人类语言。先学习词向量表示，比如Word2Vec、GloVe，将词语转化为计算机可处理的向量。接着掌握基础任务，如文本分类、情感分析，可利用朴素贝叶斯、支持向量机等传统算法，或基于深度学习的方法如LSTM、GRU。对于更复杂的任务，像机器翻译，要了解Seq2Seq模型以及注意力机制（Attention）的作用；文本生成则可学习GPT等生成式模型的原理。
• 阶段六：人工智能项目实战
  • 通过实际项目将所学知识融会贯通。可以选择不同方向的项目，比如计算机视觉方向的图像识别系统、目标跟踪应用；自然语言处理方向的智能问答系统、文本摘要工具。在项目中，要经历从需求分析、数据采集与预处理、模型选择与训练、到最终部署的完整流程，提升工程实践能力。
• 阶段七：人工智能面试强化（赠送）
  • 为求职面试做准备，梳理各阶段学习的核心知识点，了解常见的面试问题，比如机器学习算法的原理、CNN的结构与优势、NLP中词向量的作用等，同时锻炼自己清晰阐述技术思路和项目经验的能力。

课外拓展辅助

• 课外拓展部分能补充主路线的知识。比如“阶段五 - python基础（更新）”“阶段六 - Python高级（更新）”可夯实Python编程基础，尤其是在数据处理、算法实现方面的高级用法；“阶段八 - 阶段四—深度学习基础补充视频”能加深对深度学习原理的理解；“阶段九 - 阶段五—NLP基础补充视频”“阶段十 - CV基础+项目（更新）”则分别对自然语言处理和计算机视觉的基础与项目实践进行补充，帮助你更全面地掌握知识。

按照这样的路线，逐步学习与实践，能有效实现人工智能的进阶。