前言
最近尝试用 AI 辅助个人成长规划，目标很明确：系统掌握 AI 实用技能，弱化纯理论。与其自己苦思冥想，不如让 AI 生成一份可执行的 60 天计划，并同步到日程表中。下面分享我是如何通过多轮对话，逐步优化提示词，最终拿到这份详细路线图的。
提示词策略：迭代优于完美
不需要指望一次提问就得到满分答案。通过多轮对话引导 AI 修正方向，往往比憋出一个'完美提示词'更高效。初始问题可以简单直接，例如：'你是一个超级 AI 专家讲师，给我制定一个系统学习 AI 的步骤流程'。
生成的学习路线图
基于上述思路，我得到了以下分阶段的学习路径。这套方案特别强调了实战落地能力，适合希望从工程角度切入 AI 的开发者。
阶段 0：明确目标（1 天）
先定方向，后续内容将围绕此展开。常见分类包括 LLM & NLP、机器学习、深度学习、AI 工程化以及 Edge AI。结合嵌入式背景，建议主线为 LLM + Edge AI + AI 工程化。
阶段 1：基础夯实（1–2 周）
若已有经验可跳过。重点复习线性代数、概率统计、微积分及 Python 基础（NumPy/Pandas/Matplotlib）。建议动手用 NumPy 实现单层神经网络，并用 matplotlib 可视化激活函数。
阶段 2：经典机器学习（2 周）
理解 ML 是地基。掌握线性回归、SVM、决策树等模型，熟悉特征工程与调参技巧。实战推荐 Kaggle Titanic 预测或 XGBoost 分类器。
阶段 3：深度学习核心（3-4 周）
进入现代 AI 的关键期。涵盖 MLP、CNN、RNN/LSTM 及 Transformer 原理。框架首选 PyTorch。实战项目包括手写数字识别、ResNet 迁移学习及文本分类。
阶段 4：大模型系统学习（4–6 周）
当前高价值技能区。需掌握 Prompt Engineering 体系、Transformer 底层机制、微调方法（LoRA/QLoRA）及 RAG 架构（向量库、嵌入模型）。建议搭建企业级 RAG 知识库，或用 QLoRA 微调小模型。
阶段 5：AI 工程化（MLOps）（3–6 周）
从'写模型'到'部署模型'。掌握 ONNX、TensorRT 等推理优化，FastAPI/vLLM 服务框架，以及 MLflow 版本管理。实战可将 LLM 部署为 API 服务。
阶段 6：Edge AI（2–4 周）
针对嵌入式场景。涉及 ARM/NPU 部署、模型剪枝量化、实时 OS 推理流程。实战可尝试在 Jetson 或 RK3588 上部署量化后的 YOLOv8。
阶段 7：作品集构建（2–4 周）
将能力转化为成果。包含 RAG 助手、嵌入式实时处理、Agent 工作流编排或开源 LoRA 模型。
总结
时间线可根据自身节奏调整。关键在于保持连贯性，将计划导入日历后严格执行。AI 不仅是工具，更是提升效率的杠杆。
