AI算法学习文档索引

本目录包含AI算法系统学习的所有文档资料。

文档目录

学习路径

基础阶段

• 学习路径总览 - 完整学习路径概述
• 阶段一：基础筑基 - 数学、Python、数据处理
• 阶段二：机器学习 - 传统ML算法
• 阶段三：深度学习 - 神经网络与框架

计算机视觉方向

• 阶段3.5：计算机视觉基础 - CNN、目标检测、图像分割
• 阶段3.6：生成模型 - VAE、GAN、Diffusion

NLP方向

• 阶段四：NLP基础 - 自然语言处理
• 阶段五：Transformer - 注意力机制与预训练模型
• 阶段六：大语言模型 - LLM专题

多模态与进阶

• 阶段七：多模态学习 - CLIP、视觉语言模型
• 阶段八：视频理解与生成 - 视频模型、Sora
• 阶段九：工程实践 - 部署与项目实战

学习资源

• 推荐资源汇总 - 课程、书籍、论文、工具

笔记模板

• 学习笔记模板 - 记录学习笔记的模板
• 项目总结模板 - 项目实践总结模板

学习路径选择

根据个人兴趣和职业规划，可以选择不同的学习路径：

路径1：NLP/LLM专精

阶段1 → 阶段2 → 阶段3 → 阶段4 → 阶段5 → 阶段6 → 阶段7 → 阶段9

适合：对话系统、文本生成、智能客服等方向

路径2：CV/生成模型专精

阶段1 → 阶段2 → 阶段3 → 阶段3.5 → 阶段3.6 → 阶段7 → 阶段8 → 阶段9

适合：图像识别、目标检测、AI绘画、视频生成等方向

路径3：全栈AI（推荐）

阶段1 → 阶段2 → 阶段3 → 
  {阶段3.5 + 阶段3.6 (CV) | 阶段4 + 阶段5 + 阶段6 (NLP)} →
  阶段7 (多模态) → 阶段8 → 阶段9

适合：全栈AI工程师，掌握多领域技术

快速开始

1. 阅读学习路径总览了解整体规划
2. 根据自身基础选择起始阶段
3. 结合/practices目录进行实践练习
4. 使用笔记模板记录学习心得

学习进度追踪

使用下表追踪学习进度：

阶段	状态	开始日期	完成日期	备注
阶段一：基础筑基	未开始	-	-	-
阶段二：机器学习	未开始	-	-	-
阶段三：深度学习基础	未开始	-	-	-
阶段3.5：计算机视觉	未开始	-	-	CV方向
阶段3.6：生成模型	未开始	-	-	CV方向
阶段四：NLP基础	未开始	-	-	NLP方向
阶段五：Transformer	未开始	-	-	NLP方向
阶段六：大语言模型	未开始	-	-	NLP方向
阶段七：多模态学习	未开始	-	-	融合
阶段八：视频理解与生成	未开始	-	-	进阶
阶段九：工程实践	未开始	-	-	-

新增内容说明

本次更新新增了以下阶段：

阶段3.5 - 计算机视觉基础

• CNN深入理解
• 经典架构（ResNet、EfficientNet等）
• 目标检测（YOLO系列）
• 图像分割（U-Net、DeepLab）
• 迁移学习

阶段3.6 - 生成模型

• VAE变分自编码器
• GAN生成对抗网络
• Diffusion扩散模型
• Stable Diffusion实战

阶段七 - 多模态学习

• CLIP模型
• 视觉语言模型（BLIP、LLaVA）
• 多模态大模型

阶段八 - 视频理解与生成

• 3D CNN、Video Transformer
• 视频分类与动作识别
• 视频生成（Stable Video Diffusion、Sora分析）