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零基础学习人工智能，需要从基础理论、编程技能、核心算法到实践应用逐步深入，以下是青岛达内教育提供的详细课程规划：

一、基础课程：构建知识框架

1. 数学基础
   • 线性代数：掌握向量、矩阵运算（如特征值分解），用于处理AI中的数据表示和变换。
   • 概率与统计：理解随机变量、分布、最大似然估计，为机器学习中的不确定性建模提供工具。
   • 微积分：学习导数、偏导数、链式法则，优化算法（如梯度下降）的核心依赖。
   • 推荐资源：书籍《线性代数及其应用》（David C. Lay）、MIT 18.06课程（B站有镜像）。
2. 编程基础
   • Python：作为AI主流语言，需掌握数据类型、函数、面向对象编程，以及科学计算库（NumPy、Pandas）和可视化库（Matplotlib）。
   • 开发环境：安装Anaconda管理虚拟环境，使用VS Code/PyCharm作为IDE，Git与GitHub进行版本控制。
   • 推荐资源：书籍《利用Python进行数据分析》（Wes McKinney）、廖雪峰Python教程。
3. 计算机科学基础
   • 数据结构与算法：理解数组、链表、树等结构，以及排序、搜索算法，为高效处理数据打下基础。
   • 操作系统与计算机网络：了解系统资源管理和网络通信原理，支持分布式AI训练。

二、核心课程：掌握AI核心技术

1. 机器学习（Machine Learning）
   • 基础概念：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。
   • 经典算法：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K均值聚类。
   • 实战项目：通过Kaggle竞赛或天池大赛实践，如房价预测、手写数字识别。
   • 推荐资源：书籍《机器学习》（周志华）、吴恩达《机器学习》课程（Coursera）。
2. 深度学习（Deep Learning）
   • 神经网络基础：人工神经网络、激活函数（ReLU、Sigmoid）、损失函数（交叉熵、均方差）。
   • 高级模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer。
   • 框架实战：掌握TensorFlow/PyTorch，完成MNIST手写数字识别、Cats vs Dogs分类等项目。
   • 推荐资源：书籍《深度学习》（Ian Goodfellow等）、Andrew Ng《深度学习专项课程》（Coursera）。
3. 自然语言处理（NLP）
   • 核心技术：文本预处理（分词、词向量）、经典模型（RNN、LSTM、GRU）、预训练模型（BERT、GPT）。
   • 实战示例：使用Hugging Face Transformers进行文本分类、情感分析。
   • 推荐资源：书籍《自然语言处理入门》（邱锡鹏）、斯坦福CS224N课程（YouTube免费）。
4. 计算机视觉（CV）
   • 核心技术：图像预处理（归一化、数据增强）、卷积神经网络（CNN）、目标检测（YOLO、Faster R-CNN）。
   • 实战项目：使用Keras训练简单CNN进行图像分类。
   • 推荐资源：OpenCV图像处理教程、YOLO实战教程。

三、进阶课程：深化专业领域

1. 强化学习
   • 核心概念：马尔可夫决策过程、值函数、策略梯度。
   • 框架实战：使用OpenAI Gym、RLlib实现游戏AI或机器人控制。
   • 推荐资源：书籍《强化学习：原理与Python实现》、David Silver强化学习课程。
2. 大模型技术
   • 基础理论：Transformer架构、注意力机制。
   • 应用开发：RAG检索增强生成、LangChain/LlamaIndex框架、多Agent系统（AutoGPT、MetaGPT）。
   • 微调与部署：使用DeepSpeed、Lamam Factory进行模型微调，通过Ollama、vLLM实现部署。
   • 推荐资源：大模型视频教程、配套学习资料。

四、实践与拓展：提升综合能力

1. 项目实战
   • 开源项目：参与GitHub上的AI项目，如图像分类、文本生成。
   • 竞赛参与：加入Kaggle、天池大赛，提升解决实际问题的能力。
2. 跨学科学习
   • 心理学与哲学：涉猎认知心理学、神经科学，理解人类记忆与学习过程对AI研发的启发。
   • 伦理与法律：学习AI伦理和法律议题，确保技术创新符合道德规范。
3. 国际视野拓展
   • 关注趋势：通过arXiv、Google学术吸收国外先进技术和理念。
   • 社区交流：参与GitHub、Kaggle等社区，与其他从业者合作。