参考了抖音上多位博主的观点，现在总结了一下人工智能学习的路线图，仅供大家参考。另外，我也会按照这个学习路线路学习人工智能相关知识，并分享到今日头条中。
第一步
语言：Python
框架：NumPy、Pytorch
第二步
- 基于神经网络为基础的深度学习。
- 学习主流的CV的算法和模型。
- 主流的NLP的算法和模型。
- 推荐的算法和模型。
第三步
至少要经历3-5个项目的实战，包含：分类的任务，生成式的任务，知识图谱，从0到1的这种大模型的训练，文本纠错。
第四步
要学习过去这2年整个AI圈里最火的大模型。大模型的底层架构，大模型的顶层应用，对大模型进行微调，主流的P-Tuning的微调，主流的LoRA的微调，基于LLaMA-Factory的微调。
第五步
蒙特卡罗搜索树，贝尔曼方程，动态规划，Actor-Critic算法，PPO算法，DPO算法，GRPO算法，基于LangChain和LangGraph的开发主要是解决Agent的开发问题。
第六步
基于Agent开发一些细分领域的项目。