一、机器学习（ML）
目标：用数据“训练”模型，完成分类、回归、聚类等任务。
学习阶段：
（1）基础数学：线性代数、概率统计、微积分（适度）
（2） ML 基础算法：线性回归、决策树、KNN、SVM（用 scikit-learn）
（3）模型优化：交叉验证、正则化、特征工程
（4）无监督学习：K-Means、PCA、DBSCAN
（5）实战项目：房价预测、信用评分、客户分类等
推荐工具：Python、scikit-learn、XGBoost、LightGBM
二、深度学习（DL）
目标：构建神经网络完成图像识别、语音处理、自然语言理解等任务。
学习阶段：
（1）神经网络基本结构（MLP → CNN → RNN → Transformer）
（2）框架学习：PyTorch 或 TensorFlow
（3）任务场景：图像分类、文本情感分析、语音识别
（4）模型训练技巧：正则化、BatchNorm、Dropout、调参
（5）高阶内容：GAN、CapsuleNet、注意力机制
推荐工具：PyTorch、TensorFlow、Keras、Google Colab
三、计算机视觉（CV）
目标：让计算机“看懂”图像/视频。
学习阶段：
（1）图像处理基础：OpenCV（滤波、变换、边缘检测）
（2）图像分类：用 CNN 做猫狗识别、垃圾分类
（3）目标检测：YOLOv5、SSD、Faster-RCNN
（4）图像分割：UNet、DeepLabV3+
（5）多任务学习 + 视频分析
应用：人脸识别、安防监控、工业质检、图像增强等
四、自然语言处理（NLP）
目标：让 AI 理解、生成、翻译、总结自然语言文本。
学习阶段：
（1）分词、词性标注、TF-IDF、词向量（word2vec、GloVe）
（2）文本分类、情感分析（使用 RNN、BERT）
（3）预训练模型：BERT、RoBERTa、GPT
（4）文本生成、摘要、问答系统
（5）多语种、跨语言 NLP（如 MT）
应用：客服、搜索、问答、内容审核、摘要生成等
五、 多模态 AI
目标：让 AI 同时理解图像、文本、语音等多种信息。
学习阶段：
（1）图文联合嵌入：CLIP、BLIP、OFA
（2）图文问答系统：LLaVA、MiniGPT
（3）语音输入 + 视觉输出（Whisper + 图像生成）
（4）多模态搜索、理解、生成
应用：AI助理、AI绘图、内容审核、AR助手、交互系统
六、智能体（AI Agents）与大模型
目标：构建具备“感知-推理-记忆-执行”的 AI 系统。
学习阶段：
（1）理解 Prompt 工程与大模型能力（OpenAI、Claude、Gemini）
（2）使用 LangChain / AutoGen / CrewAI 编排对话与任务
（3）构建多 Agent 协作系统
（4）集成搜索、代码执行、数据库、Web 控制等工具
（5）使用本地大模型（如 LLaMA3、ChatGLM3）
应用：AI 助手、自动写代码、自动做报表、运维智能体、智能办公
七、综合学习路径建议（入门 → 应用 → 进阶）
（1）Python + ML + 简单模型 打好编程与思维基础
（2）DL 框架 + 图像/文本任务 能训练和部署模型
（3）API 使用 + OpenAI + 多模态 快速落地 AI 应用
（4）Agent 编排 + 本地模型 构建可自定义的智能系统
（5）自定义数据训练 + 微调 + 工程部署 成为独立 AI 开发者
八、选择方向与建议
（1）前端/全栈/Web -> 多模态 / Agent / NLP 工具集成
（2）C++/Qt 开发 ->CV + 推理部署 + 智能终端
（3）数据分析 / Python -> 机器学习 + NLP
（4）产品/交互设计 -> 多模态 + AI UX 设计
（5）AI 专业路线 -> 深度学习 + 论文 + 工程
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