本文档梳理了从零开始学习人工智能的完整技术路线。内容涵盖 Python 基础与数据分析库、机器学习核心算法与模型评估、深度学习网络结构（CNN/RNN/Transformer）、自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）关键技术，以及大厂面试所需的数据结构与算法准备。通过系统化的知识图谱与实战案例指引，帮助学习者建立扎实的技术栈，明确职业发展路径。
本路线图旨在为初学者到进阶开发者提供系统的人工智能学习路径，涵盖从基础编程到深度学习、自然语言处理及计算机视觉的核心技术栈。
掌握 Python 基础语法是后续学习的关键。Python 因其简洁的语法和强大的生态库，成为 AI 领域的首选语言。
NumPy 是 Python 科学计算的基础库，支持高效的数组操作。
基于 NumPy 构建，提供更高级的科学计算功能。
用于数据处理和分析的核心工具。
掌握核心机器学习算法原理，理解分类、回归、聚类的适用场景，满足数据挖掘岗位需求。
掌握 BP 神经网络、CNN、RNN 等结构，为 NLP 和 CV 任务奠定理论基础。
掌握当前市场热门的 NLP 技术，应对工程师岗位挑战。
掌握目标检测、分类、跟踪等 CV 任务，应对相关岗位需求。
针对机器学习、深度学习、CV、NLP 及数据结构算法进行专项准备。
注：本文档整理自通用技术知识体系，旨在提供学习参考。实际学习中请结合官方文档与最新技术进展。
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