对于 AI 技术研究小组制定学习计划与工作目标，以下是一些建议：
学习计划方面：
- 基础知识巩固：安排定期的学习时间，深入学习数学（如线性代数、概率论、微积分等）、统计学和计算机科学的基础知识，为理解和应用 AI 技术打下坚实基础。
- 前沿技术追踪：订阅相关的学术期刊、参加线上线下的技术研讨会，及时了解 AI 领域的最新研究成果和发展趋势。
- 实践项目练习：通过参与开源项目或自行设计小型实践项目，将所学的理论知识应用到实际中，提高技术实践能力。
- 团队内部交流：定期组织小组内部的技术分享会，成员之间互相交流学习心得和经验，促进共同成长。
工作目标方面：
- 短期目标：可以设定在特定时间段内完成某个小型 AI 模型的开发或优化，或者在某个具体应用场景中实现一定的性能提升。
- 中期目标：例如在半年到一年的时间内，完成一个具有一定创新性和实用价值的 AI 系统的研发，并进行初步的测试和应用。
- 长期目标：致力于在某个特定的 AI 领域取得突破性的研究成果，或者将研发的 AI 技术成功应用于实际业务中，为组织带来显著的效益和竞争力。
需要注意的是，学习计划和工作目标应根据小组的实际情况和资源进行调整和优化，确保具有可行性和可衡量性。