AI/ML学习路径 核心观点 - 文章提出2025年AI/ML领域高效进阶的八步法，强调从Python基础到专精领域的系统性学习路径，直击企业认可的实战能力需求 [1][13][19] 分步总结 第一步：Python核心库 - 掌握Python语法、函数、面向对象编程及AI专用技巧是基础前提 [2] - 需熟练使用NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（可视化）等库，学习周期3-4周 [4] 第二步：数学基础 - 线性代数（矩阵/向量空间）、概率统计（贝叶斯/假设检验）、微积分（梯度/优化）是理解模型的核心，周期4-6周 [4][5] 第三步：机器学习基础 - 监督/无监督学习、强化学习、深度学习是分水岭，需通过吴恩达课程等资源建立工程思维，周期6-8周 [6][8] 第四步：实践项目 - 通过构建真实项目（如小型GPT模型）积累经验，推荐《Scikit-Learn实战》等资源，需持续实践 [8][9] 第五步：MLOps - 部署、监控及维护生产环境模型的技能是专业分界线，学习全栈深度学习架构需3-4周 [9][10] 第六步：专精领域 - 需选择NLP、Transformer、计算机视觉等方向深入，强化细分领域竞争力 [10][11] 第七步：前沿追踪 - 通过ArXiv论文平台及领域专家（如OpenAI研究者）保持技术敏感度 [11][12] 第八步：面试准备 - 需掌握模型原理解释、系统设计等能力，针对性学习高频考题，周期4-6周 [12][13]