我想知道ai学习路径

了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

1.数学基础:线性代数、概率论、优化理论等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等3.深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等4.自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等5.计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等6.前沿领域:大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等7.科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等[heading3]偏向应用方向[content]1.编程基础:Python、C++等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习等3.深度学习框架:TensorFlow、PyTorch等4.应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等5.数据处理:数据采集、清洗、特征工程等6.模型部署:模型优化、模型服务等7.行业实践:项目实战、案例分析等无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

我叫二师兄，来自上海，典型的80后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。兴趣爱好：悠悠球、数码产品、游戏、音乐、手办、乐高、汽车2024年[heading1]一月[content]4070TiSuper发售，我买了显卡配了4K160显示器，备战2024年8月发售的国产3A大作黑悟空和2025年发售的GTA6[heading1]二月[content]过年后，在七彩虹的售后群，有个老哥在分享用AI绘画的心得，问他要了SD秋叶安装包，下载了教学视频，自此迈出AI学习的第一步[heading1]三月[content]啃完SD的所有教程，秉着不浪费显卡资源的原则开始炼丹，人脸、画风、风景、景观、建筑的丹练了一些，不过因为图片数据集的质量一般，且很多是公司里的项目案例图片，所有lora仅供自嗨[heading1]四月[content]与小伙伴探讨AI变现的途径，尝试用GPT和SD制作图文故事绘本、小说推文的项目，因组员各自忙于事业而不了了之。但过程中练了一些绘本风格的丹。[heading1]五月[content]因公司岗位可能有调动，提前把电脑运到武汉的家里，但最终工作地点仍在昆明，开启了长达五个月无硬件支持的AI学习之路。有幸加入到Prompt battle社群，开始了Midjourney的学习，这一阶段打磨了另一种形式的文生图提示词学习。