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阶段一:技术纵深突破

底层系统 + AI原理 + 工程架构

建立扎实的AI Agent开发基础,掌握核心技术栈,为后续的系统化创新奠定坚实基础

核心技术技能

掌握这些基础技能,为AI Agent开发打下坚实基础

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Python编程精通

AI Agent开发的首选语言,掌握基础语法、OOP、API调用、JSON处理、数据库交互和Web框架

Python基础:数据类型、循环、函数
面向对象编程(OOP)
API调用和自动化脚本编写
JSON处理和数据序列化
数据库交互(SQLite, PostgreSQL)
Web框架基础(Flask, FastAPI)
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数学与统计基础

理解AI模型工作原理和优化算法的关键基础

线性代数:向量、矩阵、特征值
微积分:导数、链式法则
概率统计:贝叶斯思维、假设检验
优化算法:梯度下降、随机梯度下降
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机器学习与AI核心概念

深入理解各种学习范式,为Agent开发奠定理论基础

监督学习:分类、回归
无监督学习:聚类、降维
神经网络:前馈网络、反向传播
深度学习:CNN、RNN、Transformer
强化学习:Q-learning、策略梯度
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数据处理与分析

掌握数据清洗、转换和分析的核心技能

数据清洗:缺失值处理、异常值检测
数据一致性调整和格式转换
Pandas:数据操作和分析
NumPy:数值计算和数组操作
SQL:大规模数据管理和查询
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版本控制

团队协作和开源项目管理的基础工具

Git基础:提交、分支、合并
GitHub/GitLab使用
协作工作流:Pull Request、Code Review
开源项目贡献流程

实战项目

从基础到进阶,逐步构建实际应用能力

基础机器学习项目

从简单算法开始,逐步理解原理

线性回归预测房价
支持向量机分类鸢尾花
K-means聚类客户分群
决策树预测用户行为

数据分析与可视化

提升数据处理和展示能力

电商数据分析仪表板
股票价格趋势分析
社交媒体情感分析
用户行为路径分析

解决实际问题的AI应用

避免玩具项目,关注真实价值

时间序列预测销售趋势
图像异常检测系统
文本分类和情感分析
推荐系统开发

学习资源

精选优质学习资源,加速技能提升

Python编程

Python官方文档和教程
Real Python在线课程
Python编程认证课程
LeetCode Python练习

数学与统计

3Blue1Brown线性代数视频
Khan Academy微积分课程
统计学习方法(李航)
概率论与数理统计

机器学习

Deeplearning.ai基础课程
DataCamp机器学习路径
Coursera机器学习(吴恩达)
edX AI/ML专业课程