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入门人工智能（AI）需要结合数学基础、编程技能、机器学习理论和实践项目，逐步深入。以下是一个系统的学习路径，适合零基础或初学者参考：

一、打好基础：数学与编程

1. 数学基础（关键）

AI的核心依赖数学，尤其是以下领域：

• 线性代数：向量、矩阵运算、特征分解等（用于理解神经网络、降维等）。
  ✅ 推荐资源：3Blue1Brown《线性代数本质》（B站/YouTube）、MIT线性代数课程。
• 概率与统计：概率分布、贝叶斯定理、假设检验等（用于机器学习模型的不确定性分析）。
  ✅ 推荐资源：《概率论与数理统计》（陈希孺）、Coursera《Probability for Machine Learning》。
• 微积分：导数、梯度下降、反向传播等（优化算