人工智能
掌握该行业全方位全领域的知识技能资源，了解行业前景和发展方向
覆盖技术、伦理、职业发展及行业趋势的全方位学习路径
15 个阶段
45 个技能
系统化的学习路线，从基础到进阶，循序渐进掌握核心技能
1
机器学习基础与进阶
核心技能点
监督学习
无监督学习
半监督与自监督学习
2
深度学习与神经网络
核心技能点
神经网络基础
卷积神经网络(CNN)
循环神经网络(RNN)
3
自然语言处理(NLP)
核心技能点
基础技术
生成模型
多模态NLP
4
计算机视觉(CV)
核心技能点
图像处理基础
目标检测与分割
视频分析
5
强化学习与决策系统
核心技能点
基础理论
深度强化学习
应用实践
6
生成式AI与大模型
核心技能点
生成模型
大模型技术
多模态模型
7
AI工程与系统设计
核心技能点
MLOps实践
分布式训练
系统设计模式
8
AI伦理与社会责任
核心技能点
伦理框架
法规与标准
社会影响
9
行业应用与趋势分析
核心技能点
垂直领域应用
技术趋势
市场分析
10
职业发展与认证
核心技能点
职业路径
行业认证
技能要求
11
工具与框架
核心技能点
核心框架
开发工具
数据工具
12
数据科学基础
核心技能点
统计学
数据工程
数据可视化
13
算法与数学基础
核心技能点
线性代数
概率论
优化理论
14
实践项目与案例
核心技能点
经典项目
行业案例
创新项目
15
研究与论文阅读
核心技能点
顶会论文
技术博客
学术写作
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职业测评
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职位分析
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