AI 学习路线（C 背景转型版）#

📌 第一阶段：Python 速成（2 周）#

学习重点#

1. 语法差异对照

   • 指针 → 引用（int* p → lst = []）
   • 结构体 → 类（struct → class）
   • 宏定义 → 常量（#define → 全大写变量）

2. 必须掌握的 Python 特性

   • 上下文管理器（替代fopen/fclose）
   • 列表推导式（替代循环初始化）
   • 多返回值（替代指针参数）
   • ...

学习资源#

• 推荐工具：VS Code + Python 插件、pycharm 等

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🕸️ 第二阶段：爬虫与并发（2 周）#

知识体系#

1. 爬虫技术栈

   • 基础库：Requests/BeautifulSoup
   • 框架：Scrapy

2. 并发编程重点

   • 多进程（CPU 密集型任务）
   • 异步 IO（高并发网络请求）
   • 共享内存方案（替代线程安全锁）

实战项目#

• 多进程爬取新闻网站

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🧠 第三阶段：深度学习（8 周+）#

关键里程碑#

1. PyTorch 基础（2 周）

   • 张量操作与自动求导
   • 神经网络搭建范式

2. 核心模型实现

   • MLP→ CNN → Transformer → GAN

3. 学习策略

   • 配合李沐《动手学深度学习》视频

学习资源#

• 推荐工具：miniconda
• 资料：1.李沐大佬的《动手学深度学习系列》https://space.bilibili.com/1567748478/lists/358497?type=series 2.龙良曲 PyTorch 入门到实战（可自行前往 b 站搜索） 3.小土堆 PyTorch 深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?vd_source=282faf9043c375da255294b32a43f310

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🚀 高级方向#

（具体内容待定，可根据实际学习进度和兴趣方向补充）