最近人工智能火的一塌糊涂，和很多想入门或者想转行的小伙伴聊了一下，发现大家对于怎么学习人工智能，怎么学习相关算法，都是一脸蒙圈，不知道该从哪里抓起。这里根据个人的学习经历，总结了一个大概的经验，希望能帮助到大家。本人是非计算机相关专业，也非人工智能和算法的相关专业出身，从一个一点代码都不会的选手，到了现在的人工智能算法工程师，也是通过一步步学习才进入到这个行业的。（总结内容均为个人理解，如有错误，欢迎指正）

下面所列内容，按照标题顺序，就是一个大概的学习路线。

一、python基础

老话说得好，工欲善其事必先利其器，Python 是人工智能领域中最常用的语言之一，这得益于其简洁的语法和强大的库支持。

对于想入门的童鞋来讲，这个是重中之重，如果你想入门人工智能，就必须学习python。但是python广义来讲，包括的内容太多了，对于一个人工智能的算法工程师来说，我们只去针对性的学习我们需要的那些就够了。下面列举了一部分算法工程师常用的python工具库。

NumPy - 一个用于进行大规模数值计算的基础库，提供了高效的多维数组对象。

Pandas - 提供了高性能的数据结构和数据分析工具，特别适合数据清洗和准备。

Matplotlib/Seaborn - 用于绘制图表和可视化数据，帮助理解数据分布和模型表现。

Scikit-learn - 一个简单而有效的数据挖掘和数据分析库，内置了大量的经典机器学习算法，如回归、分类、聚类等，机器学习相关岗位最常用的模型库之一。

TensorFlow - 由 Google 开发的开源框架，支持广泛的机器学习和深度学习应用，包括神经网络的构建、训练和部署。

Keras - 高级神经网络API，可以运行在TensorFlow之上，简化了深度学习模型的创建过程。

PyTorch - 由 Facebook 的 AI 研究小组开发的一个基于 Torch 的 Python 优先库，提供动态计算图和自动求导功能，非常适合研究工作，和tensorflow可对比着看，tensorflow是对各种功能封装的比较好，方便调用。pytorch相对来说更灵活，可以做到细节的自由定制化操作，目前相关学习网站中，pytorch模型也是比较多的。

Theano - 一个定义、优化并评估数学表达式的库，尤其适用于需要大量计算的场景，比如深度学习中的梯度下降。

Caffe/Caffe2 - 专注于速度的卷积神经网络（CNN）框架，特别适合图像识别任务。

OpenCV - 一个开源计算机视觉库，包含数百种计算机视觉算法。

NLTK (Natural Language Toolkit) - 为 NLP 提供易于使用的接口，涵盖了文本处理的标准任务，如分词、词干提取、语料库管理等。

spaCy - 一个工业级别的自然语言处理库，以其高效性和易用性著称，支持多种语言。

Gensim - 用于处理文本数据，特别是主题建模和文档相似度分析。

Statsmodels - 用于统计建模和测试，提供了一系列经典的统计模型，如线性回归、时间序列分析等。

XGBoost/LightGBM/CatBoost - 这些是针对梯度提升树的优化实现，能够非常快速地训练出高性能的模型，实际上就是一些模型的快速应用。

二、机器学习

机器学习主要分为有监督学习、无监督学习，还有半监督学习，有些地方把强化学习也算进机器学习里面了，但是个人认为当下的强化学习不太适合归到机器学习类别里面了。

主要用到的工具是前面介绍的sklearn库。

下面列举监督学习、无监督学习，还有半监督学习包括的部分内容。

监督学习

监督学习是指使用带有标签的数据集来训练模型，目的是让模型能够对未知数据进行准确的预测或分类。

线性回归 (Linear Regression)

用于连续值的预测，如房价预测等。

逻辑回归 (Logistic Regression)

用于二分类问题，也可以通过多类逻辑回归解决多分类问题。

决策树 (Decision Trees)

通过一系列规则（节点）来进行分类或回归。

随机森林 (Random Forests)

由多个决策树组成，通过投票机制提高预测准确性，并减少过拟合风险。

支持向量机 (Support Vector Machines, SVM)

通过找到一个超平面来区分不同类别的数据点，最大化类别之间的间隔。

K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN)

依据最近的k个邻居的多数类别来决定新的样本属于哪一类。

朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的简单概率分类器。

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

通过迭代地添加新模型来纠正已有模型的错误，以逐步提高整体性能。

XGBoost/LightGBM/CatBoost

这些是高效的梯度提升库，特别适合处理大规模数据集。

无监督学习

无监督学习是指在没有标签的情况下让模型自行发现数据中的结构。

聚类 (Clustering)

如K均值聚类 (K-Means Clustering) 和层次聚类 (Hierarchical Clustering)，用来将数据分成不同的组别。

主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)

一种降维技术，用于提取最重要的特征并降低数据维度。

自编码器 (Autoencoders)

一种神经网络，用于学习高效的数据编码，常用于降维或生成模型。

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

用于可视化高维数据，将数据点映射到二维或三维空间中。

半监督学习

结合了少量有标签数据和大量无标签数据进行学习。

自训练 (Self-Training)

使用已有的有标签数据训练初始模型，然后用该模型为无标签数据打标签，再用新标记的数据重新训练模型。

协同训练 (Co-Training)

利用多个视图或多组特征，每个视图都训练一个模型，模型之间相互提供标签信息。

三、深度学习

深度学习，可以说是算法工程师的真正正文东西，作为一个算法工程师，日常应用最多的就是深度学习。在面试找工作的时候，被问的最多的也是这部分内容。下面列举一下面试常用的深度学习算法。

卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)

主要用于图像识别和处理任务。CNN通过使用卷积层来自动检测输入数据中的局部特征，非常适合处理视觉数据。应用：图像分类、目标检测、人脸识别、医学影像分析等。

循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)

适用于序列数据，如文本或时间序列。RNN可以记住之前的输入信息，这使得它们适合处理上下文相关的数据。应用：语言建模、文本生成、语音识别、情感分析等。

长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)

是一种特殊的RNN，设计用来解决普通RNN在长期依赖问题上的不足。LSTM通过门控机制有效地保持长期信息。应用：机器翻译、语音识别、手写识别等。

门控循环单元 (Gated Recurrent Unit, GRU)

另一种改进版的RNN，与LSTM类似但结构更简单。GRU也具有门控机制，能够更好地处理序列数据中的长期依赖。应用：类似于LSTM的应用场景，但在某些情况下可能更加高效。

自编码器 (Autoencoders)

一种无监督学习方法，用于学习数据的有效编码。自编码器由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据压缩为低维表示，解码器则尝试从该表示重构原始数据。应用：降维、去噪、异常检测、特征学习等。

变分自编码器 (Variational Autoencoders, VAE)

自编码器的一种变体，不仅能够学习数据的紧凑表示，还能够在潜在空间中引入统计特性，允许生成新的样本。应用：数据生成、图像合成、推荐系统等。

生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN)

包含两个网络：生成器和判别器。生成器试图生成看起来像真实数据的新数据，而判别器则试图区分真实数据和生成的数据。两者相互竞争，从而提高生成质量。应用：图像合成、风格转换、数据增强等。

Transformer

一种主要用于自然语言处理的架构，它利用了自注意力机制来处理输入序列，相比RNN，Transformer能并行处理序列数据，大大提高了训练效率。应用：机器翻译、文本摘要、问答系统等。

深度信念网络 (Deep Belief Networks, DBN)

由多层受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成，是一种用于无监督学习的深度神经网络。应用：预训练深层神经网络、特征提取等。

四、强化学习

强化学习这里不做介绍，属于有能力的同学进一步学习的内容，对于像入门的同学来讲，这部分可以作为了解，当作面试的加分项，但是不建议一开始就学这部分。

五、大模型（LLM）

大模型，严格来讲是属于深度学习和强化学习的产品，在当下的算法面试中，这是一个很重要的加分项，目前算法方面的面试，基本都会涉及到大模型，会问了不了解大模型，或者有没有做过大模型相关的项目等等。所以这里单独列出来。

“大模型”通常指的是具有大量参数的深度学习模型。这些模型因其规模庞大而得名，它们可以包含数十亿甚至数千亿个参数。

目前常见的大模型包括GPT，通义千问，千帆，智谱，deepseek等等，相信有一些大家都用过。

对于大模型的研发，不建议入门童鞋朝着这个方向学习，大模型研发，目前大部分在大厂或者各类研究院有岗位，要求也很高。

目前市面上的人工智能算法岗位，大部分是在做结合大模型和业务的落地项目，以大模型的应用为主。所以这部分，我们主要学的是怎么用大模型，在有限的条件下，把大模型发挥到及至，完成复杂的项目，达到业务要求。

我们主要学习的知识点如下：

Prompt Engineering (提示工程)

描述：设计有效的输入提示（prompt）来引导大模型生成期望的输出。这在文本生成、问答等任务中尤为重要。应用：通过精心设计的提示，可以提高生成内容的相关性和质量。

Fine-tuning (微调)

描述：在预训练的大模型基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练，以使模型适应特定任务或领域。应用：在少量标注数据上快速获得高性能模型，适用于各种NLP任务。

Model Quantization (模型量化)

描述：将模型中的浮点数权重转换为低精度的整数表示，减少模型大小和计算量，同时保持性能。应用：加速推理过程，减少内存占用，特别适合移动设备和边缘计算场景。

Knowledge Distillation (知识蒸馏)

描述：用一个大模型（教师模型）去训练一个小模型（学生模型），让学生模型学习到教师模型的知识。应用：在保持性能的同时减小模型尺寸，便于部署在资源受限的环境中。

Transfer Learning (迁移学习)

描述：利用预训练模型的知识迁移到新任务上，通常只需要在新任务上进行少量的微调。应用：快速构建高性能模型，特别是在数据稀缺的情况下。

Zero-shot and Few-shot Learning (零样本/少样本学习)

描述：零样本学习是指模型能够在没有见过任何示例的情况下执行任务；少样本学习则是在仅有少量示例的情况下学习。应用：解决新出现的任务或处理数据稀疏的问题。

Reinforcement Learning from Human Feedback (基于人类反馈的强化学习)

描述：通过人类提供的反馈来指导模型的学习过程，从而优化模型的行为。应用：改进对话系统、游戏AI等，使其更加符合人类偏好。

Efficient Inference (高效推理)

描述：优化模型的推理过程，以减少延迟和计算成本，包括硬件加速、批处理等技术。应用：实时应用、大规模用户服务、在线推荐系统等。

Model Pruning (模型剪枝)

描述：移除模型中不重要的权重或神经元，减少模型复杂度而不显著影响性能。应用：压缩模型大小，加快推理速度，降低能耗。

六、总结

上面内容只是列举了一个大框架，让大家对大模型的学习有一个宏观的了解，不是所有知识点都要滚瓜烂熟，实际工作中，都是用到什么学什么。了解这些后，方便大家针对自己要走的算法方向，安排合理的学习计划，不至于浪费太多时间在盲目学习上。

同时，对于想入行的同学，要注意了，这个行业是一个需要终身学习的行业，想着入行后就混到退休的童鞋，就不建议往这个方向走了，不太适合摸鱼。不要只看行业收入水平，还要了解行业门槛和实际的工作内容。

如果有想深入了解，进行学习或者需要辅导帮助，包括知识点梳理，答疑，就业辅导，面试辅导，简历辅导等等，都可以过来扫码添加过来交流，备注：CSDN