AI 学习计划

📆 针对我的时间，让 Gemini 安排了一份 AI 学习规划

我的情况比较典型：通勤时间长、白天可以学习、晚上容易累。我可以利用碎片时间+午休+白天工作间隙，晚上减少压力。

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🕒 时间分配建议

时间段	学习内容	备注
🚇 通勤时间（50 min × 2）	看视频课程/听播客	适合听讲解，不要求敲代码
💻 工作间隙（1-2h）	敲代码/阅读文档	工作不忙，可利用部分时间实践
🍱 午休时间（30-60 min）	敲代码/做笔记	若公司环境允许，可做轻量学习
🏠 晚上（20:00 - 21:00）	复习/小练习	不求难度，保持学习节奏
🛌 睡前（15 min）	思考今天学的内容	利用“睡眠学习效应”加深记忆

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📌 具体学习方案

🚇 通勤时间（听视频课程，轻量学习）

目标：理解核心概念，不要求做笔记

• 第 1 个月（机器学习入门）：
  🎥 吴恩达 Machine Learning（听完前 5 章）
  🎥 3Blue1Brown 线性代数讲解

• 第 2 个月（神经网络基础）：
  🎥 吴恩达 Deep Learning Specialization（前 3 章）
  🎥 3Blue1Brown 神经网络动画

• 第 3-4 个月（深度学习进阶）：
  🎥 Stanford CS231n 计算机视觉
  🎥 Transformer 讲解

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💻 工作时间（写代码，实践为主）

目标：白天练代码，避免晚上熬夜
策略：在 IDE / Jupyter Notebook 里写小项目，测试代码

第 1 个月：熟悉 Python 和 NumPy

📌 每天 30 分钟，写一两个小脚本，练习 NumPy、Pandas 数据处理
📌 实战项目：鸢尾花分类（scikit-learn）

第 2 个月：训练神经网络

📌 用 PyTorch 训练 MNIST
📌 研究神经网络架构（MLP）

第 3 个月：CNN

📌 训练 CIFAR-10
📌 研究卷积神经网络（ResNet）

第 4 个月：NLP

📌 用 Transformer 进行文本分类
📌 研究 Hugging Face 库

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🍱 午休（30-60 min，代码+思考）

• 前半小时（写代码）

  • 训练模型（跑 PyTorch / TensorFlow 代码）
  • 调试超参数，观察结果

• 后半小时（思考 + 笔记）

  • 复盘今天学习的内容
  • 记录心得

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🏠 晚上（20:00 - 21:00，轻松学习）

策略：减少压力，不强迫高强度学习

✅ 复习白天的代码
✅ 看 B 站 / YouTube 讲解
✅ 参与讨论（知乎、Kaggle 论坛）
✅ 研究 AI 框架（Hugging Face、PyTorch Lightning）

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🛌 睡前（回顾+沉淀）

• 听 AI 相关播客（比如《Data Skeptic》）
• 用手机翻笔记，回顾今天学的内容
• 设定明天的小目标，确保进度持续推进

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💡 额外建议

✅ 避免晚上硬撑学习，把核心学习放到白天，晚上的学习内容尽量轻松
✅ 避免学太多数学推导，直接用可视化工具（如 TensorFlow Playground）
✅ 尝试找一个 Kaggle 小项目，实战效果更好
✅ 利用周末 做整块时间的项目（比如 3-4 小时训练一个模型）

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🔥 总结

📆 最佳时间安排

• 通勤听讲解 🎧（不需要写代码）

• 工作间隙写代码 💻（敲代码为主）

• 午休练习 + 复盘 ✏️（整理思路）

• 晚上轻松学习 📖（不搞高强度）

• 睡前复习 💤（沉淀知识）

这样安排，这样既能高效学习，又不会太累，能够坚持 4 个月完成 AI 之旅！ 🚀

（正文完）