很多人对人工智能充满了好奇和热情，但又不知道从何入手，今天惊脉互联网求职就来给大家安利一份超全的人工智能学习路线图，轻松进入大厂。

一、基础知识储备（1 - 2 个月）

数学基础：机器学习依赖数学原理，先掌握线性代数，理解向量、矩阵运算，这对理解数据在模型中的变换至关重要。例如，神经网络中数据的传递就基于矩阵乘法。同时学习概率论与数理统计，熟悉概率分布、均值、方差等概念，它们用于评估模型的不确定性和性能。可以通过在线课程，如中国大学 MOOC 上的相关课程，结合教材《线性代数》《概率论与数理统计》进行学习，每天保证 2 - 3 小时学习时间。

编程语言：Python 是机器学习主流语言。学习 Python 基础语法，包括数据类型、控制语句、函数等，再掌握常用的机器学习库，如 NumPy（用于高效数值计算）、pandas（数据处理与分析）。利用菜鸟教程等在线资源，配合实际练习，编写简单的数据处理程序，如读取、清洗数据文件，每周完成 3 - 4 个小项目。

二、核心算法学习（2 - 3 个月）

监督学习算法：先学习线性回归，理解如何通过数据拟合直线来预测数值。接着研究逻辑回归，用于分类问题。以房价预测理解线性回归，用垃圾邮件分类体会逻辑回归。通过 Scikit - learn 库实现这些算法，分析参数变化对结果的影响。学习决策树和随机森林算法，理解其决策流程和集成学习原理，用它们解决实际分类和回归问题。

无监督学习算法：了解聚类算法，如 K - Means 聚类，学会将数据分组。学习主成分分析（PCA），用于数据降维，减少数据维度同时保留关键信息。通过实际数据集，如鸢尾花数据集，运用聚类算法观察数据分组情况，用 PCA 对高维数据降维并可视化。

三、实践项目锻炼（1 - 2 个月）

小型案例实践：从 Kaggle 等平台挑选简单数据集，如泰坦尼克号乘客生存预测，运用所学算法构建模型，完成数据预处理、模型训练、评估等全流程，深入理解机器学习项目运作。分析不同算法在同一数据集上的表现差异。

参与开源项目：在 GitHub 搜索简单机器学习开源项目，参与其中，学习他人代码结构和优化思路，与其他开发者交流，提升实战能力。可从协助完善已有项目功能开始，逐步独立承担模块开发。