第一階段：基礎準備（1 - 2個月）
1. 數學基礎（2 - 3周）
o 線性代數：重點聚焦于向量、矩陣運算，特徵值與特徵向量，以及矩陣分解（SVD）。資源推薦：MIT線性代數公開課(由Gilbert Strang講授)、《線性代數及其應用》。
o 概率論與統計學：著重於概率分佈（如正態分佈、泊松分佈）、貝葉斯定理、最大似然估計、假設檢驗。資源推薦：《概率論及其應用》（作者為William Feller）、Khan Academy概率課程。
o 微積分：關鍵在於導數、梯度、泰勒展開、多元函數優化（採用拉格朗日乘數法）。資源推薦：3Blue1Brown《微積分的本質》系列視頻。
2. 程式設計基礎（3 - 4周）
o NumPy：用於陣列操作、矩陣運算。
o Pandas：主要進行資料處理與分析（包括DataFrame操作、資料清洗）。
o Matplotlib/Seaborn：用於資料視覺化。
o Python程式設計：學習內容涵蓋資料結構（清單、字典）、函數、類、異常處理、檔操作。運用工具為Jupyter Notebook、PyCharm。資源推薦：《Python程式設計：從入門到實踐》、Codecademy Python課程。
o 科學計算庫
o 實戰練習：運用Pandas對泰坦尼克號生存資料集展開分析。
第二階段：機器學習基礎（2 - 3個月）
1. **機器學習__
Scikit - learn庫學習
借助Scikit - learn，能夠高效地構建管道（Pipeline），開展集成學習（如隨機森林、XGBoost）。
• 實戰專案：鳶尾花分類(基於Iris Dataset)、房價預測（採用Boston Housing資料集）。
• 資源推薦
o 書籍：《Hands - On Machine Learning with Scikit - Learn, Keras & TensorFlow》（作者：Aurélien Géron）。
o 課程：Coursera平臺的《Machine Learning》（由Andrew Ng講授）。
第三階段：深度學習入門（2個月）
1. 神經網路基礎
o 理論層面：涵蓋感知機、啟動函數（如Sigmoid、ReLU）、損失函數（交叉熵、MSE）以及反向傳播原理。
o 實踐操作：運用NumPy實現單層神經網路，深入理解梯度下降優化過程。
2. 深度學習框架
o TensorFlow/Keras：可快速搭建CNN(卷積神經網路)、RNN（迴圈神經網路）。
o 實戰專案：手寫數位識別（針對MNIST資料集）、文本情感分析（基於IMDB Dataset）。
o PyTorch：學習動態計算圖、自動微分機制。
o 實戰專案：利用PyTorch實現圖像分類（採用CIFAR - 10資料集）。
3. 電腦視覺與NLP
o 學習內容：涉及詞嵌入（如Word2Vec、GloVe）、RNN、Transformer基礎。
o 實戰應用：使用LSTM生成文本，借助BERT進行句子分類。
o 學習內容：掌握CNN架構（如LeNet、AlexNet、ResNet），瞭解目標檢測（如YOLO、Faster R - CNN）。
o 實戰應用：運用預訓練模型（例如VGG16）開展圖像遷移學習。
o 電腦視覺
o 自然語言處理（NLP）
4. 資源推薦
o 書籍：《Deep Learning》（作者：Ian Goodfellow）、《Python深度學習》（作者：François Chollet）。
o 課程：fast.ai的《Practical Deep Learning for Coders》。
第四階段：項目實戰與優化（持續進行）
1. 經典專案實踐
o 項目1：貓狗分類（採用CNN，資料集為Kaggle Dogs vs. Cats）。
o 項目2：人臉關鍵點檢測（結合Dlib或OpenCV）。
o 電腦視覺專案
專案實踐
NLP項目
• 項目3：微博情感分析
運用LSTM（長短期記憶網路）或BERT（雙向編碼器表徵變換器）模型，對微博文本進行情感傾向的精准剖析，深入挖掘其中蘊含的情感資訊。
• 項目4：智慧問答系統
基於RNN（迴圈神經網路）或Transformer架構構建智慧問答系統，使其能夠理解自然語言問題並提供準確、高效的回答。
學習資源整合
• 線上課程平臺：充分利用Coursera、edX、Udacity等線上課程平臺提供的深度學習專項課程，系統學習人工智慧領域的前沿知識和技術。
• 社區與論壇：積極參與Stack Overflow、Reddit（r/MachineLearning）、知乎AI話題等社區和論壇的討論，與同行交流經驗、分享見解，拓寬自己的視野。
• 論文閱讀：通過ArXiv關注CVPR、NeurIPS等頂級學術會議的論文，及時瞭解人工智慧領域的最新研究成果；利用Google Scholar進行學術文獻檢索，深入研讀相關領域的經典論文。
• 工具鏈
o 資料處理：熟練掌握Pandas、Dask等資料處理工具，高效完成資料的清洗、轉換和分析任務。
o 模型訓練：靈活運用TensorFlow/PyTorch、Hugging Face Transformers等深度學習框架進行模型的訓練和優化，提高模型的性能和效果。
o 模型解釋：借助SHAP、LIME等模型解釋工具，深入理解模型的決策過程和影響因素，增強模型的可解釋性。