怎么用ai学ai，先让chatGPT给我个plan。精细到每一天——AI自学打算，如何从零到亿学懂ai? 此刻学习晚了么？今天能开始就不晚。

河源小绵羊 · 发表于 2023-5-10 09:06:34

今早的突发式学习感动，需要一个科学缜密的学习打算表来不变发泄。如上文显示，颠末探底，我的基础太薄弱了，连ai范围基础的术语名词都不懂。反正就这样一个程度，我先让chatGPT给我出个学习打算吧。
#chatGPT #学习ai #入门级 #养成
我：你是一位ai专家和传授，在国际顶尖的ai机构中做最前沿的研究和教学。我是一名小白，此刻想从零到一开始学习，我预计投入2个月时间，但愿成长为ai范围中的前20%的程度，我每天的学习时间是3个小时，请为我列一个详细的学习打算，包含每周的方针、需要学习的具体内容、需要阅读的书本和材料以及相关信息、需要完成的操练、需要进行的讨论等任何能够辅助我学习ai的方式，请把课程内容和要求具体到每一天，谢谢。
它：非常感激您选择学习人工智能范围，以下是一份详细的学习打算，但愿对您有所辅佐。
第一周
方针：了解人工智能的基本概念和应用范围。

第一天：了解人工智能的概念和历史成长。阅读斯坦福大学课程“人工智能简史”。学习人工智能的分类和应用范围。
第二天：深入学习人工智能的子范围，包罗机器学习、自然语言措置和计算机视觉。阅读周志华传授的《机器学习》第一章。
第三天：掌握人工智能的基本算法，例如线性回归、决策树、神经网络。阅读吴恩达传授的《机器学习》第二章和第三章。
第四天：了解人工智能的东西和平台，如Python编程语言、TensorFlow、Keras和PyTorch。完成Python编程语言的基础教程和安装TensorFlow的指南。
第五天：参加在线的人工智能入门课程，例如Coursera上的Andrew Ng的“机器学习”课程。

第二周
方针：掌握机器学习的基本概念和应用。

第一天：回顾机器学习的基本算法，包罗监督学习、无监督学习和强化学习。阅读周志华传授的《机器学习》第二章和第三章。
第二天：学习监督学习的算法，包罗线性回归、逻辑回归、决策树和撑持向量机。完成Andrew Ng的“机器学习”课程的前四周。
第三天：学习无监督学习的算法，包罗聚类、主成分分析和降维。阅读周志华传授的《机器学习》第七章。
第四天：学习深度学习的基本概念和应用。了解卷积神经网络和循环神经网络的道理。阅读斯坦福大学的“卷积神经网络简介”和[“循环神经网络简绍”(https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/)。 5. 第五天：学习深度学习的东西和平台，例如TensorFlow和PyTorch。完成吴恩达传授的“深度学习”课程的第一周和第二周。

第三周
方针：学习计算机视觉和自然语言措置的基本概念和应用。

第一天：了解计算机视觉的基本概念和应用，例如图像分类、方针检测和图像生成。阅读斯坦福大学的“计算机视觉简介”。
第二天：学习计算机视觉的算法，例如卷积神经网络、YOLO和GAN。阅读斯坦福大学的“卷积神经网络简介”和“生成对抗网络简介”。
第三天：了解自然语言措置的基本概念和应用，例如文本分类、定名实体识别和机器翻译。阅读斯坦福大学的“自然语言措置简介”。
第四天：学习自然语言措置的算法，例如词嵌入、循环神经网络和Transformer。阅读吴恩达传授的“自然语言措置”课程的前三周。
第五天：参加在线的计算机视觉和自然语言措置的课程，例如斯坦福大学的“计算机视觉基础”和“自然语言措置”课程。

第四周
方针：实践应用人工智能解决实际问题。

第一天：选择一个感兴趣的人工智能应用场景，例如图像分类、文本分类或者机器翻译。确定一个数据集和评价指标。
第二天：完成数据集的预措置和分析。使用Python和相关的数据措置东西，例如Numpy和Pandas。
第三天：选择一个合适的算法，并使用Python实现。例如卷积神经网络、循环神经网络或者Transformer。
第四天：使用TensorFlow或者PyTorch训练模型，并进行调参。在训练过程......

我：我没有编程基础，以上课程是否对我有难度？
它：如果您没有编程基础，以上课程可能会有必然难度。学习人工智能需要具备必然的编程基础，例如Python编程语言、数据布局和算法等。在学习过程中，您可能需要花费更多的时间来学习基础的编程常识和技能。您可以考虑首先学习一些基础的编程常识和技能，例如Python编程语言和数据布局算法等，然后再开始学习人工智能。此外，您可以寻找一些适合初学者的人工智能课程，例如吴恩达传授的“机器学习”课程，来辅佐您逐步了解人工智能的基本概念和算法。

我：考虑到我没有编程基础的个人情况，请从头为我生成一套学习打算，时间为4个月，与以上要求不异，请将学习内容具体到每一天，谢谢。
好的，以下是为期4个月的人工智能学习打算，按照您的情况，我们将首先学习基础的编程常识和技能，然后再逐步学习人工智能相关的常识和技术。每天学习时间为3小时，每周学习6天。注意，该打算仅供参考，您可以按照本身的实际情况进行调整。
第1周：

Day 1: 了解编程基础常识，包罗计算机基础、编程语言和算法等。保举学习《计算机科学导论》第1-3章，学习Python编程语言的基础常识。
Day 2-4: 学习Python编程语言的基础语法和常用数据类型，例如变量、数据类型、循环和条件语句等。
Day 5-6: 学习Python的函数和模块的使用，包罗如何定义函数和使用Python的尺度库。

第2周：

Day 1-3: 学习Python编程语言中的高级编程概念，例如面向对象编程和异常措置等。
Day 4-5: 学习Python的第三方库，例如NumPy和Pandas，用于数据分析和措置。
Day 6: 操练Python编程，使用Python解决简单的问题和编写小法式。

第3周：

Day 1-3: 学习计算机科学中的数据布局和算法，包罗数组、链表、栈、队列和搜索算法等。
Day 4-5: 学习计算机科学中的排序算法和时间复杂度分析。
Day 6: 操练数据布局和算法，实现简单的算法和数据布局。

第4周：

Day 1-3: 学习机器学习的基础常识，包罗监督学习和非监督学习等，可以参考吴恩达传授的“机器学习”课程的前两周内容。
Day 4-6: 学习机器学习的数学基础，例如线性代数、概率论和统计学等。

第5-8周：

Day 1-2: 学习机器学习中的线性回归、逻辑回归和决策树等基本算法。
Day 3-4: 学习机器学习中的撑持向量机和朴素贝叶斯等算法。
Day 5-6: 学习机器学习中的神经网络和深度学习基础常识，例如感知器和多层感知器。
Day 7: 完成机器学习的编程操练，使用Python编写...

我：有点笼统，请把每一天的要求写得更细致些
它：好的，以下是更具体的每日学习打算：
第1周：

Day 1: 阅读《计算机科学导论》第1-3章，了解计算机科学的基本概念和计算机的基本组成部门；学习Python编程语言的基本概念，包罗变量、数据类型和算术运算符等。
Day 2: 学习Python编程语言的条件语句和循环语句，包罗if语句、while循环和for循环等；完成相关编程操练。
Day 3: 学习Python编程语言中的函数和参数的使用；完成相关编程操练。
Day 4: 学习Python编程语言中的字符串和列表等数据布局的使用；完成相关编程操练。
Day 5: 学习Python编程语言中的字典和调集等数据布局的使用；操练使用Python解决简单的问题。
Day 6: 学习Python的尺度库和第三方库的使用，包罗random库、time库和NumPy库等；完成相关编程操练。

第2周：

Day 1: 学习Python编程语言中的面向对象编程，包罗类和对象、担任和多态等；完成相关编程操练。
Day 2: 学习Python编程语言中的文件操作，包罗文件的读取和写入等；完成相关编程操练。
Day 3: 学习Python编程语言中的异常措置，包罗try-except语句和raise语句等；完成相关编程操练。
Day 4: 学习Python编程语言中的模块和包的使用，包罗自定义模块和第三方包的使用；完成相关编程操练。
Day 5: 学习Python编程语言中的GUI编程，包罗使用tkinter库编写简单的图形界面；完成相关编程操练。
Day 6: 操练Python编程，完成一些小项目或者挑战操练，例如编写猜数字游戏或者2048小游戏。

第3周：

Day 1: 学习数据布局中的数组和链表，包罗如何定义和操作数组和链表；完成相关编程操练。
Day 2: 学习数据布局中的栈和队列，包罗如何定义和操作栈和队列；完成相关编程操练。
Day 3: 学习数据布局中的二叉树，包罗如何定义和操作二叉树；完成相关编程操练。
Day 4: 学习搜索算法，包罗深度优先搜索和广度优先搜索；完成相关编程操练。
Day 5:学习排序算法，包罗冒泡排序、选择排序、插入排序和快速排序等；完成相关编程操练。
Day 6: 学习图论基础，包罗图的暗示方式和遍历算法；完成相关编程操练。

第4周：

Day 1: 学习机器学习基础，包罗监督学习和无监督学习等；了解常用的机器学习算法和应用场景。
Day 2: 学习线性回归算法，包罗最小二乘法和梯度下降法等；使用Python实现线性回归算法。
Day 3: 学习逻辑回归算法，包罗二分类和多分类的逻辑回归算法；使用Python实现逻辑回归算法。
Day 4: 学习撑持向量机算法，包罗线性撑持向量机和非线性撑持向量机；使用Python实现撑持向量机算法。
Day 5: 学习决策树算法，包罗ID3和C4.5算法；使用Python实现决策树算法。
Day 6: 学习聚类算法，包罗K均值聚类和层次聚类算法；使用Python实现聚类算法。

第5周：

Day 1: 学习神经网络基础，包罗神经元、激活函数和反向传布等；使用Python实现简单的神经网络模型。
Day 2: 学习卷积神经网络（CNN）的基本道理和布局；使用Python实现CNN模型。
Day 3: 学习循环神经网络（RNN）的基本道理和布局；使用Python实现RNN模型。
Day 4: 学习深度学习的优化方式，包罗梯度下降法、动量法和自适应学习率算法等；使用Python实现优化算法。
Day 5: 学习深度学习中的常用框架，包罗TensorFlow和PyTorch等；使用框架实现深度学习模型。
Day 6: 学习深度学习的应用，包罗图像识别、自然语言措置和语音识别等；使用深度学习模型解决实际问题。

第6周：

Day 1: 学习强化学习的基本道理和布局，包罗马尔可夫决策过程和值函数等；使用Python实现简单的强化学习模型。
Day 2: 学习Q-learning算法，包罗基本道理和实现方式；使用Python实现Q-learning算法。Day 3: 学习深度强化学习，包罗深度Q网络（DQN）和策略梯度等算法；使用Python实现深度强化学习模型。
Day 4: 学习增强学习的应用，包罗游戏AI和机器人控制等；使用增强学习模型解决实际问题。
Day 5: 学习自然语言措置的基本道理，包罗分词、词性标注和定名实体识别等；使用Python实现自然语言措置模型。
Day 6: 学习文本分类和情感分析，包罗朴素贝叶斯和撑持向量机等算法；使用Python实现文本分类和情感分析模型。

第7周：

Day 1: 学习计算机视觉的基本道理，包罗图像措置、特征提取和方针检测等；使用Python实现计算机视觉模型。
Day 2: 学习图像识别和方针检测算法，包罗卷积神经网络和YOLO算法等；使用Python实现图像识别和方针检测模型。
Day 3: 学习图像分割算法，包罗基于像素的分割和基于区域的分割等；使用Python实现图像分割模型。
Day 4: 学习深度学习中的注意力机制，包罗自注意力和双向注意力等；使用Python实现注意力模型。
Day 5: 学习深度生成模型，包罗自编码器和生成对抗网络等；使用Python实现深度生成模型。
Day 6: 学习深度强化学习在游戏AI中的应用，包罗AlphaGo和StarCraft II等；使用深度强化学习模型实现游戏AI。

第8周：

Day 1: 学习机器学习的进阶常识，包罗集成学习、半监督学习和迁移学习等；使用Python实现相关算法。
Day 2: 学习深度学习的进阶常识，包罗生成对抗网络和深度强化学习等；使用Python实现相关算法。
Day 3: 学习深度学习中的模型解释和可解释性，包罗梯度和特征重要性等；使用Python实现相关算法。
Day 4: 学习深度学习中的模型压缩和加速，包罗模型剪枝和量化等；使用Python实现相关算法。
Day 5: 学习机器学习的实践，包罗数据措置和模型评估；使用Python实现机器学习应用。
Day 6: 学习深度学习的实践，包罗数据增强和模型评估等；使用Python实现深度学习应用。

第9周：

Day 1: 复习前8周学习的内容，总结常识点和算法。
Day 2: 学习现代AI的应用和成长趋势，包罗自动驾驶、人工智能医疗和智能家居等；了解最新研究和前沿技术。
Day 3-5: 参加有关AI的在线讲座、研讨会和会议等活动，深入了解学术研究和实际应用。
Day 6: 完成综合实战项目，按照实际问题设计并实现一个AI模型，包罗数据预措置、模型训练和模型评估等法式。

第10周：

Day 1-4: 完成综合实战项目，按照实际问题设计并实现一个AI模型，包罗数据预措置、模型训练和模型评估等法式。
Day 5-6: 回顾学习经验，总结优错误谬误，为未来的学习和实践做好筹备。

在整个学习过程中，建议你按期进行自我评估和反馈，及时调整学习打算和方式，保持学习的动力和兴趣。此外，多操作网络资源和社群，和其他AI学习者交流和分享经验，拓宽本身的视野和思路。

我：好的，如果我有更多的时间，比如6个月，你会如何调整我的学习放置？
如果你有更多时间，比如6个月，我可以对你的学习打算进行适当调整，增加一些更深入的学习内容和更多的操练时间。以下是一个6个月的学习打算，具体到每一天的要求：
第1-2周：

Day 1: 学习人工智能基础常识，了解AI的历史、定义、分类和应用范围。
Day 2-3: 学习数学基础常识，包罗线性代数、微积分、概率论和统计学。
Day 4-5: 学习Python编程基础，包罗数据类型、运算符、条件语句、循环语句和函数等。

第3-4周：

Day 1-3: 学习Python编程进阶常识，包罗列表、字典、元组、模块、异常措置、文件操作和面向对象编程等。
Day 4-5: 学习数据措置和可视化，包罗NumPy、Pandas和Matplotlib等Python库的使用。

第5-6周：

Day 1-2: 学习机器学习基础，包罗监督学习、无监督学习和强化学习等；了解常用算法和模型选择原则。
Day 3-5: 学习机器学习的实践，包罗数据措置和模型评估；使用Python实现机器学习应用。

第7-8周：

Day 1-2: 学习深度学习基础常识，包罗神经网络、激活函数、损掉函数、优化算法和深度学习框架等。
Day 3-5: 学习深度学习的实践，包罗数据增强和模型评估等；使用Python实现深度学习应用。

第9-10周：

Day 1: 复习前8周学习的内容，总结常识点和算法。
Day 2-3: 学习现代AI的应用和成长趋势，包罗自动驾驶、人工智能医疗和智能家居等；了解最新研究和前沿技术。
Day 4-6: 参加有关AI的在线讲座、研讨会和会议等活动，深入了解学术研究和实际应用。

第11-12周：

Day 1-2: 学习自然语言措置基础常识，包罗词向量、语言模型、文本分类和序列标注等。
Day 3-5: 学习自然语言措置的实践，包罗文本措置和模型评

我：哎呀好专业。我是技术和编程小白，如果想学习ai，能不学编程么？
它：学习AI需要具备编程的基础常识，因为AI算法的实现离不开编程语言和东西。AI应用的开发和实现需要使用编程语言来措置和分析数据，设计和实现算法模型，以及构建和部署系统。所以，如果想要深入学习AI，掌握一门编程语言长短常必要的。
当然，对于初学者来说，完全不需要担忧没有编程经验的问题，因为可以通过系统的学习和实践逐步掌握编程的基础常识。可以选择一门易于学习的编程语言，比如Python，这门语言易于学习，拥有丰硕的资源和社区撑持，而且在AI范围应用广泛。同时也可以选择一些入门级的AI课程和东西，比如上面提到的”AI for Everyone”，这些课程和东西都是针对初学者设计的，可以辅佐你逐步掌握AI的基础常识。

我：我担忧我学不会。。。
它：学习任何新技能都需要时间和努力，学习AI也不例外。作为初学者，没有必要过于担忧本身是否能够学会，只要当真学习，按照学习打算一步一步地实践，逐渐提高本身的能力，就能够掌握AI的基础常识。
在学习过程中，可能会遇到一些困难和挑战，但这些都是正常的，可以通过寻找辅佐、阅读相关资料、不雅观看视频教程等方式来克服。同时，也要保持耐心和毅力，不要等闲放弃。
最重要的是，要记得把学习过程视为一种乐趣，而不是一项压力。在学习中保持好奇心和兴趣，多动手实践，多思考和探索，就能够取得良好的学习成果。

<hr/>行吧。就是真的挺专业的看起来。但我还是决定学一下。不就是2个月或者6个月么。此刻我需要人肉看一下上面的几个打算，然后人肉给本身整合一个2个月学习版本，稍等我看一下，然后列不才面。大师如果能看到我的文章也有同样心路的话，不妨也这么学一学，因为
“有人陪，走夜路才不怕黑” ——鲁讯。

好了完成！以下是我的final plan。是把ai给我的第一个plan中融合了一部门的python入门学习内容：
The ULTIMATE ai小白自学打算 -1个月破冰

第一周
方针：了解计算机常识、python基础常识以及人工智能的基本概念和应用范围。

第一天：阅读《计算机科学导论》第1-3章，了解计算机科学的基本概念和计算机的基本组成部门；学习Python编程语言的基本概念，包罗变量、数据类型和算术运算符等。完成安装TensorFlow。
第二天：了解人工智能的概念和历史成长。阅读斯坦福大学课程“人工智能简史”。学习人工智能的分类和应用范围。
第三天学习Python编程语言的条件语句和循环语句，包罗if语句、while循环和for循环等；完成相关编程操练。
第四天：深入学习人工智能的子范围，包罗机器学习、自然语言措置和计算机视觉。阅读周志华传授的《机器学习》第一章。
第五天：学习Python编程语言中的函数和参数的使用；学习Python编程语言中的字符串和列表等数据布局的使用；完成相关编程操练。
第六天：掌握人工智能的基本算法，例如线性回归、决策树、神经网络。阅读吴恩达传授的《机器学习》第二章和第三章。
第七天：了解人工智能的东西和平台，如Python编程语言、TensorFlow、Keras和PyTorch。参加在线的人工智能入门课程，例如Coursera上的Andrew Ng的“机器学习”课程。

第二周
方针：掌握机器学习的基本概念和应用。

第一天：回顾机器学习的基本算法，包罗监督学习、无监督学习和强化学习。阅读周志华传授的《机器学习》第二章和第三章。
第二天：学习监督学习的算法，包罗线性回归、逻辑回归、决策树和撑持向量机。完成Andrew Ng的“机器学习”课程的前四周。
第三天：学习无监督学习的算法，包罗聚类、主成分分析和降维。阅读周志华传授的《机器学习》第七章。
第四天：学习深度学习的基本概念和应用。了解卷积神经网络和循环神经网络的道理。阅读斯坦福大学的“卷积神经网络简介”和[“循环神经网络简绍”(https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/)。 5. 第五天：学习深度学习的东西和平台，例如TensorFlow和PyTorch。完成吴恩达传授的“深度学习”课程的第一周和第二周。
第五天：学习python
第六天：学习python

第三周
方针：学习计算机视觉和自然语言措置的基本概念和应用。

第一天：了解计算机视觉的基本概念和应用，例如图像分类、方针检测和图像生成。阅读斯坦福大学的“计算机视觉简介”。
第二天：学习计算机视觉的算法，例如卷积神经网络、YOLO和GAN。阅读斯坦福大学的“卷积神经网络简介”和“生成对抗网络简介”。
第三天：了解自然语言措置的基本概念和应用，例如文本分类、定名实体识别和机器翻译。阅读斯坦福大学的“自然语言措置简介”。
第四天：学习自然语言措置的算法，例如词嵌入、循环神经网络和Transformer。阅读吴恩达传授的“自然语言措置”课程的前三周。
第五天：参加在线的计算机视觉和自然语言措置的课程，例如斯坦福大学的“计算机视觉基础”和“自然语言措置”课程。
第六天：学习python

第四周
方针：实践应用人工智能解决实际问题。

第一天：选择一个感兴趣的人工智能应用场景，例如图像分类、文本分类或者机器翻译。确定一个数据集和评价指标。
第二天：完成数据集的预措置和分析。使用Python和相关的数据措置东西，例如Numpy和Pandas。
第三天：选择一个合适的算法，并使用Python实现。例如卷积神经网络、循环神经网络或者Transformer。
第四天：使用TensorFlow或者PyTorch训练模型，并进行调参。
第五天：休息
第六天：总结反思，并制定第二个月的学习打算。

p.s.: 我想只花2个月时间来补钙学些基础，之后还是要把更多时间投入ai应用层面。

好了就这样吧。明天就开始执行。如果有牛人看到我的打算，发现打算不靠谱之处麻烦指出一下，提前谢谢。概略率没人看到，我就先闷头走吧。明天见。

【小流氓】 · 发表于 2023-5-10 09:06:55

有点好奇你现在学的怎么样了[大笑]，我个人也有点想去了解和学习人工智能，看到你的文章想了解一下你现在的学习情况，再斟酌一下自身。

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