说实话我学AI的起点挺低的。两年前我还在做运营每天跟Excel打交道。第一次听说Transformer的时候我以为是变形金刚的电影。第一次看论文密密麻麻的公式让我直接关了PDF。后来我开始在B站刷视频从最基础的Python语法到现在能独立跑大模型微调。没有报过任何付费班全靠B站上的免费资源。今天把我这两年的学习路径整理出来希望能帮到跟我一样从零开始的人。第一阶段Python够用就行很多人卡在Python上其实AI开发对Python的要求没那么高。不需要精通装饰器、元类那些高级特性能看懂代码、会调包就行。推荐小甲鱼《零基础入门学习Python》小甲鱼讲课自带相声属性我印象最深的是他讲循环的时候用打地鼠做比喻一下就懂了。这门课播放量快两百万了评论区里很多转行的人打卡。https://www.bilibili.com/video/BV1Fs411A7HZ建议看到面向对象就可以停了后面的爬虫、游戏开发跟AI关系不大。不要恋战两周内搞定。第二阶段机器学习别只看不动手机器学习是AI的基石但光看视频不动手等于白学。我推荐两个风格完全不同的课程你可以二选一也可以都看。吴恩达《机器学习》经典中的经典学术地位不用多说。他的课像大学课堂推导公式、讲原理适合能静下心做笔记的人。我第一遍刷的时候确实睡着过但坚持刷完底子打得特别牢。视频地址https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx李宏毅《机器学习》台湾大学的老师讲课像脱口秀。梯度下降就像闭着眼睛滚下山这种比喻我记到现在。他的课更适合注意力容易分散的人我有时候刷他的课纯粹是为了解压。https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN我的建议时间紧选李宏毅想打基础选吴恩达。两个都看的话先看吴恩达再看李宏毅顺序别反了。第三阶段深度学习必须敲代码看完机器学习理论如果不敲代码很快就忘了。我强烈推荐李沐的《动手学深度学习》。李沐是亚马逊首席科学家斯坦福博士。他这门课最大的特点是每一节都有代码不是PPT念稿而是打开Jupyter Notebook一行行敲。我跟着敲完CNN那章第一次跑通图像分类的时候确实有点激动。https://b23.tv/9ziqsbj配套资源网上搜动手学深度学习有开源教材和代码仓库建议视频教材一起看。第四阶段大模型现在的主战场2025年还在学传统机器学习有点像2020年还在学Flash。现在的机会都在大模型LLM上。但B站上讲大模型的视频鱼龙混杂很多是营销号蹭热度。我筛选后推荐这几个李宏毅《生成式AI导论 2025》李宏毅去年更新的LLM专题从Transformer讲到DeepSeek包括预训练、微调、RLHF。他讲RLHF人类反馈强化学习那章是我看过最通俗的版本没有之一。https://www.bilibili.com/video/BV1SLQ7BoEKw数学基础可以后补但不能不补很多人问我线性代数、概率论要不要先学我的答案是可以后补但不能不补。等你跑通几个项目之后回头看数学会有一种原来如此的感觉。那时候补效率最高。MIT Gilbert Strang《线性代数》这老头讲课像讲故事矩阵乘法就是线性变换的组合。B站有中文字幕英文不好也能跟。https://www.bilibili.com/video/BV1at411d79w计算机基础Crash Course《计算机科学速成课》内容覆盖面非常广从底层的布尔逻辑、硬件原理到黑客技术再到热门的CV、NLP。每集10分钟左右适合碎片化学习还能顺便练英语。https://www.bilibili.com/video/av21376839清华大学《操作系统》向勇和陈渝老师授课。虽然我们上不了清华但至少可以在网上听清华的课。https://www.bilibili.com/video/BV1Dt4y1E7wJ框架选择PyTorch人生苦短我用PyTorch。框架这种东西多用用就好了跟着视频自己动手试一试上手很快。刘二大人《PyTorch深度学习实践》讲解清晰案例丰富适合有一定基础的人。https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys小土堆《PyTorch深度学习快速入门》对零基础更友好语速慢步骤细。https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN我分享这些是因为我踩过坑知道自学的痛苦。但我也想说实话看视频只是输入做项目才是输出。你刷完100个小时的视频不如自己动手搭一个模型。我的做法是每看完一个视频就给自己定一个小项目。比如看完CNN就做一个识别家里猫主子的模型看完大模型微调就做一个自动回复工作邮件的助手。有输出才有成长。我是Jack Linc我们下期见
