内容完善中
学习路线内容正在精心整理中，预计将包含详细的学习计划、时间安排和实战项目。敬请期待！
AI学习路线
根据我的学习经验整理的AI入门路线，从基础到进阶，循序渐进。
1基础知识铺垫
编程基础
Python编程语言入门，了解变量、条件语句、循环与函数等基本概念
数学基础
线性代数、微积分和概率统计基础知识
数据分析初步
学习NumPy和Pandas等数据处理库的基本使用
2机器学习入门
机器学习基础
了解监督学习、无监督学习、特征工程等基本概念
基础算法实践
实现线性回归、决策树、支持向量机等经典算法
使用Scikit-learn框架
熟悉机器学习框架的使用，构建简单的预测模型
3深度学习探索
深度学习基础
神经网络结构、前向传播、反向传播算法学习
TensorFlow/PyTorch入门
学习一种主流深度学习框架的基本使用
实战项目
完成图像分类、自然语言处理等入门级项目