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本文是专栏的核心导航页，旨在为所有新老读者提供一条清晰、无痛的学习路径。作为一名有10年经验的Java程序员，我将分享自己从Python起步，重学数学，到攻克AI算法的真实历程。无论你是编程老手还是AI新人，这里都有一条为你定制的路径。
✨ 专栏特色与价值
- 路径清晰：严格遵循
Python基础 → 数学基石 → AI内核的循序渐进路线，告别碎片化学习。 - 实战驱动：摒弃空谈理论，提供大量可运行的代码实例和项目，用动手编码巩固知识。
- 程序员视角：用你熟悉的逻辑和思维讲解AI复杂概念，极大降低理解门槛。
- 持续更新：专栏将跟随我的学习与实践脚步不断丰富，与你共同成长。
🗺️ 完整学习路线图
Python基础 → 数学基石 → AI内核
每个阶段都为后续内容奠定必要基础，确保学习曲线平缓。
📚 分阶段文章索引
第一阶段：Python基础（打好编程地基）
- 「Python笔记1」Python安装和运行环境
- 「Python笔记2」Python变量和表达式
- 「Python笔记3」Python数字类型
- 「Python笔记4」Python字符串基本概念
- 「Python笔记5」Python字符串常用方法
- 「Python笔记6」布尔类型、逻辑运算与关系运算
- 「Python笔记7」Python常用内置函数和导入模块
- 「Python笔记8」列表和元组
- 「Python笔记9」控制结构
- 「Python笔记10」字典
- 「Python笔记11」集合
- 「Python笔记12」代码打包
- 「Python笔记13」数据存储：文件
- 「Python笔记14」面向对象编程
- 「Python笔记15」异常处理
- 「Python笔记15」异常处理
- 「Python笔记16」数据库应用
- 「Python笔记17」NumPy基础
- 「Python笔记18」Pandas核心数据结构与常用方法详解
- 「Python笔记19」Matplotlib数据可视化
后续会增加Python识别验证码、Python爬虫等实战项目，敬请期待。
第二阶段：数学基石（理解AI的底层逻辑）
（本阶段内容持续更新中，将系统讲解微积分、线性代数、概率统计等AI必需的数学知识，并用Python进行实战演示。）
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【用Python学微积分】系列 - 用代码可视化导数、积分，理解梯度下降的数学原理。
- 「用Python来学微积分」1. 函数概念的再认识
- 「用Python来学微积分」2. 函数图像的变换
- 「用Python来学微积分」3. 复合函数、隐函数、三角函数
- 「用Python来学微积分」4. 极坐标方程与参数方程
- 「用Python来学微积分」5. 曲线的极坐标方程
- 「用Python来学微积分」6. 点的轨迹与参数方程
- 「用Python来学微积分」7. 极限问题举例
- 「用Python来学微积分」8. 极限的概念
- 「用Python来学微积分」9. 极限的四个基本性质
- 「用Python来学微积分」10. 极限的运算
- 「用Python来学微积分」11. 夹逼定理与单调有界收敛定理
- 「用Python来学微积分」12. 无穷小量和无穷大量
- 「用Python来学微积分」13. 连续函数的基本概念与性质
- 「用Python来学微积分」14. 连续函数的运算与初等函数的连续性
- 「用Python来学微积分」15. 连续函数的性质
- 「用Python来学微积分」16. 导数问题举例
- 「用Python来学微积分」17. 导数与导函数
- 「用Python来学微积分」18. 微分
- 「用Python来学微积分」19. 导数的运算
- 「用Python来学微积分」20. 几种特殊函数求导法实战
- 「用Python来学微积分」21. 玩转高阶导数
- 用Python来学微积分22-费马定理
- 用Python来学微积分23-微分中值定理
- 用Python来学微积分24-洛必达法则
- 用Python来学微积分25-微积分中的函数奥秘：单调性、极值与最值
- 用Python来学微积分26-曲线的凸性与拐点
- 用Python来学微积分27-曲线的渐近线
- 用Python来学微积分28-泰勒公式
- 用Python来学微积分29-原函数与不定积分完全指南
- 用Python来学微积分30-微分方程初步
- 用Python来学微积分31-定积分的概念与几何意义详解
- 用Python来学微积分32-定积分的可积性条件详解
- 用Python来学微积分33-定积分的应用实例详解
- 用Python来学微积分34-定积分的基本性质及其应用
- 用Python来学微积分35-变上限定积分
- 用Python来学微积分36-牛顿 - 莱布尼茨公式的深度解析
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【用Python学线性代数】系列 - 理解矩阵运算、向量空间，揭开神经网络的面纱。
- （规划中，即将更新）
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【用Python学概率统计】系列 - 掌握贝叶斯定理、概率分布，为机器学习模型奠基。
- （规划中，即将更新）
第三阶段：人工智能核心（实战算法与模型）
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【机器学习笔记】系列 - 从线性回归到决策树，掌握经典机器学习算法。
- 「机器学习笔记1」机器学习应用背景
- 「机器学习笔记2」机器学习系统设计
- 「机器学习笔记3」机器学习常用评价指标全解析
- 「机器学习笔记4」机器学习模型效果显著性验证：从实验设计到统计检验的完整指南
- 「机器学习笔记5」别再凭直觉比模型了！用统计检验科学判断哪个模型更牛
- 「机器学习笔记6」从二项分布到置信区间：机器学习中假设效果量化的底层逻辑
- 「机器学习笔记7」决策树学习：从理论到实践的全面解析（上）
- 「机器学习笔记8」决策树学习：从理论到实践的全面解析（下）
- 「机器学习笔记9」回归分析：从理论到实践的全面指南
- 「机器学习笔记10」贝叶斯学习——从逆向思维到简化现实的强大武器
- 「机器学习笔记11」深入浅出：解密基于实例的学习（KNN算法核心原理与实践）
- 「机器学习笔记12」支持向量机(SVM)详解：从数学原理到Python实战
- 「机器学习笔记13」无监督学习全面解析：从聚类算法到Python实战
- 「机器学习笔记14」集成学习全面解析：从Bagging到Boosting的Python实战指南
- 「机器学习笔记15」深度学习全面解析：从MLP到LSTM的Python实战指南
- 后续会加上实战项目，敬请期待
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【深度学习笔记】系列 - 深入TensorFlow/PyTorch，搭建你的第一个神经网络。
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【自然语言处理】系列 - 探索词向量、Transformer，走进大模型时代。
- （规划中，即将更新）
💡 如何高效使用本专栏？
- 零基础初学者：建议严格按照上述路线图顺序学习，一步一个脚印，打好基础。
- 有经验的开发者：可以根据自身知识盲点，选择对应模块进行针对性学习。每个系列的文章都是相对独立的。
- 互动与提问：强烈建议在文章评论区留言互动，分享你的代码或提出疑问。你的反馈是我持续更新和优化内容的重要动力。
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🚀 更新日志与计划
- 最后更新日期：2025年10月28日
- 近期更新计划：接下来将重点更新《微积分》系列，随后开始《线性代数》内容。
💻 代码仓库与实战项目
本专栏所有文章的完整代码和数据集均已开源，建议配合文章阅读和练习。
- 🚀 立即访问代码仓库：(https://gitcode.com/weixin_38291577/ai-learning-path)
在仓库中，你可以找到：
- 按学习阶段组织的清晰代码目录。
- 完整的运行环境依赖说明（
requirements.txt）。 - 所有文章中使用的示例数据集。
- 欢迎提交 Issue 和 Star ⭐ 支持！
希望这份导航能成为你AI学习路上的得力助手！学习过程中有任何困惑，都欢迎随时与我交流。
让我们在代码的世界里，一起探索人工智能的无限可能。
程序员大雄学编程 10年Java开发经验，专注分享编程与AI学习实战心得
转载自CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38291577/article/details/154061997
