2026AI技术学习路径图

阶段 1：筑基

- 目标：掌握语言与数学工具

- 内容：Python、NumPy、线性代数、概率论基础

阶段 2：核心

- 目标：理解算法原理与调参

- 内容：Scikit-learn、模型评估、特征工程

阶段 3：深化

- 目标：掌握神经网络与框架

- 内容：PyTorch/TensorFlow、CNN、RNN、Transformer

阶段 4：工程

- 目标：具备上线与运维能力

- 内容：Docker、MLOps、模型部署（FastAPI）

阶段 5：前沿

- 目标：专精大模型与应用

- 内容：LLM、RAG、Agent、CV/NLP 选型

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