ai学习方法大全

一、基础算法模型

1. 卷积神经网络(CNN)：计算机视觉核心，通过卷积层提取特征、池化层降维

2. 循环神经网络(RNN/LSTM)：处理时序数据的经典结构，LSTM解决长程依赖问题

3. Transformer架构：当前NLP和跨模态任务的基础，需重点掌握自注意力机制

4. 生成对抗网络(GAN)：通过生成器与判别器对抗训练生成逼真数据

5. 图神经网络(GNN)：处理非欧几里得数据的利器，社交网络/推荐系统常用

二、前沿技术方向

三、高效学习路径

1. 工具速成：3天掌握NumPy/Pandas等基础库，直接切入项目实战

2. 算法精学：聚焦树模型（随机森林/XGBoost）和前沿图时序算法

3. 项目实战：Kaggle经典项目复现（建议2天/项目，完成10+案例）

4. 源码级掌握：重点研究Transformer和ResNet等标杆模型实现

四、必备工具链

```python

主流框架示例

import torch PyTorch（大模型首选）

import tensorflow as tf

from transformers import AutoModel HuggingFace生态

```

五、学习技巧

- 用AI论文/技术文档提升效率