第一阶段：基础入门
数学基础：
线性代数：掌握向量、矩阵运算、线性变换等，如《线性代数》（同济大学数学系编）。
微积分：理解导数、积分、梯度等概念和运算，可阅读《微积分》（James Stewart）。
概率论与数理统计：熟悉概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等，像《概率论与数理统计》（盛骤等著）是不错的选择。
编程基础：学习 Python 编程语言，推荐《Python 编程：从入门到实践》（Eric Matthes），掌握基本语法、数据结构、函数、类等，以及常用库如 NumPy、pandas、matplotlib。
第二阶段：AI 核心技术
机器学习：阅读《机器学习》（周志华），掌握监督学习（线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等）、无监督学习（聚类、降维等）、集成学习（Bagging、Boosting 等）算法的原理和应用。使用 Scikit - learn 库进行模型训练和评估。
深度学习：研读《深度学习》（Ian Goodfellow 等著），了解神经网络的结构、反向传播算法、优化器等。学习深度学习框架，如 PyTorch 或 TensorFlow，动手搭建简单的神经网络模型，如多层感知机（MLP）。
第三阶段：大模型与前沿技术
大模型：学习大语言模型（LLM）相关知识，如《GPT 图解：大模型是怎样构建的》能帮助了解其构建原理。掌握提示词工程，学习如何通过优化提示来获得更好的模型输出。了解大模型的训练、微调、推理部署方法，以及检索增强生成（RAG）等技术。
其他前沿技术：关注生成对抗网络（GAN）、强化学习等前沿领域。强化学习可参考《强化学习：原理与方法》（Richard S. Sutton 等著）。
第四阶段：AI 行业应用
自然语言处理：学习词法分析、句法分析、语义理解、文本生成、机器翻译等技术，使用 Hugging Face 的相关工具和模型进行实践。了解 NLP 在信息检索、问答系统、智能客服等领域的应用。
计算机视觉：掌握图像处理的基本操作，如图像滤波、边缘检测等。学习图像识别、目标检测、语义分割等算法，如卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用。使用 OpenCV、PyTorch - Lightning 等库进行项目实践。
第五阶段：前沿技术与未来趋势
关注研究动态：阅读顶级学术会议（如 NeurIPS、ICML、CVPR、ACL 等）的论文，了解人工智能领域的最新研究成果和发展趋势。
学习新技术：如量子计算与人工智能的结合、类脑计算等新兴技术，拓宽技术视野。
在学习过程中，要注重实践，参与 Kaggle 竞赛、开源项目，或者自己动手做一些小项目，将所学知识应用到实际中，加深理解和掌握。同时，关注行业动态和伦理法规，培养对人工智能发展的全面认识。