一、基础准备阶段（1-2个月）
目标：补齐数学与Python基础，掌握AI开发核心工具链
-
数学基础
- 线性代数：矩阵运算、特征值分解（用于理解神经网络参数结构）
- 概率统计：贝叶斯理论、最大似然估计（模型训练理论基础）
- 微积分：梯度下降算法原理（优化器核心）
推荐资源：《Pattern Recognition and Machine Learning》第1-3章
-
Python过渡
- 掌握NumPy/Pandas数据操作、Matplotlib可视化（数据处理必备）
- 学习Python面向对象与函数式编程（为框架API调用打基础）
实战项目：用Pandas清洗公开数据集（如Kaggle Titanic）
-
Java生态AI工具链
- Deeplearning4j：Java原生深度学习框架（适合集成到SpringBoot后端）
- LangChain4J：标准化大模型API接口（快速对接GPT/文心一言等模型）
二、机器学习与深度学习核心阶段（3-4个月）
目标：掌握算法原理并完成端到端项目
-
机器学习理论
- 监督学习：线性回归/SVM/决策树（Scikit-learn实现）
- 无监督学习：K-Means/PCA（电商用户分群案例）
推荐课程：吴恩达《Machine Learning》Week1-5
-
深度学习框架
- TensorFlow/Keras：快速搭建CNN/RNN模型（图像分类实战）
- PyTorch动态图：自定义模型结构（推荐《动手学深度学习》）
-
模型部署技能
- TensorFlow Serving部署（Java调用PB模型）
- SpringBoot+Flask混合部署方案（兼顾Java后端与Python推理）
三、大模型微调专项阶段（2-3个月）
目标：掌握垂直领域模型调优技术
-
微调方法论
- 数据蒸馏：使用领域文本构建高质量微调数据集
- LoRA/P-Tuningv2参数高效微调技术（降低GPU资源消耗）
-
工具链实践
- HuggingFace Transformers：BERT/GPT微调（医疗问答场景实战）
- 阿里云百炼平台：一站式微调国产大模型（Java SDK调用）
-
评估与优化
- 使用BLEU/ROUGE评估文本生成质量
- 知识蒸馏技术压缩模型体积（适合移动端部署）
四、工业级项目实战（持续进行）
推荐方向：
- RAG智能问答系统
- LangChain4J+Elasticsearch构建行业知识库
- 视频内容审核系统
- 使用JavaCV处理流媒体，Python模型推理违规检测
- 大模型中间件开发
- 基于Quarkus开发高性能模型服务网关（支持流量控制/AB测试）
学习资源整合
| 类型 | 推荐内容 |
|---|---|
| 书籍 | 《Python深度学习》《自然语言处理实战》 |
| 平台 | 阿里云机器学习PAI（Java友好）、Kaggle竞赛 |
| 认证 | AWS机器学习认证、TensorFlow开发者证书 |
关键提醒：建议每周投入15-20小时，优先完成2个完整项目后再面试。可参考的时间管理方法，利用Java工程化优势（如单元测试、CI/CD）提升AI项目交付质量。
