AI工程师学习计划

要符合上述AI工程师岗位要求，你需要系统学习以下知识和技能，并推荐相关教程与材料：

1. Python编程

• 学习内容：基础语法、数据结构、面向对象编程、常用库（NumPy、Pandas、Scikit-learn）。
• 推荐资源：
  • 书籍：《Python编程：从入门到实践》（Eric Matthes）、《利用Python进行数据分析》（Wes McKinney）。
  • 课程：Coursera Python for Everybody、廖雪峰Python教程（中文免费）。
  • 实战：LeetCode刷题、Kaggle数据分析项目。

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2. 机器学习与深度学习

• 学习内容：监督/无监督学习、模型评估、神经网络、CNN/RNN、迁移学习等。
• 推荐资源：
  • 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（花书，Ian Goodfellow）。
  • 课程：吴恩达 Machine Learning（Coursera）、Deep Learning Specialization。
  • 框架：PyTorch官方教程（PyTorch Tutorials）、TensorFlow官方文档（TF Guide）。

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3. NLP与大模型

• 学习内容：文本处理、Transformer架构、BERT/GPT模型、Hugging Face库。
• 推荐资源：
  • 书籍：《自然语言处理综论》（Daniel Jurafsky）、《动手学深度学习》（李沐）。
  • 课程：Hugging Face NLP Course、Stanford CS224N（B站有中文字幕）。
  • 实战：使用Hugging Face Transformers库复现论文模型，参与NLP竞赛（如Kaggle）。

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4. Docker与部署

• 学习内容：容器化原理、镜像构建、Docker Compose。
• 推荐资源：
  • 文档：Docker官方文档。
  • 实战：将训练好的模型封装为Docker镜像并部署到云服务器。

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5. 数据库与SQL

• 学习内容：SQL语法、数据库设计（MySQL/PostgreSQL）、NoSQL基础。
• 推荐资源：
  • 课程：Coursera SQL for Data Science。
  • 练习：LeetCode数据库题目、模拟业务场景设计表结构。

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6. 数据治理与行业知识

• 学习内容：数据清洗、数据质量管理、制造业数据特点。
• 推荐资源：
  • 书籍：《数据治理：工业企业数字化转型之道》。
  • 行业报告：阅读制造业AI应用案例（如工业4.0、预测性维护）。

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7. 专利与项目管理

• 学习内容：专利申请流程、技术文档撰写、敏捷开发、PMP基础。
• 推荐资源：
  • 专利：国家知识产权局公开课、《专利审查指南》。
  • 项目管理：Coursera Google Project Management（含PMP备考内容）。

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8. 软技能

• PPT制作：学习《用图表说话》（Gene Zelazny），模仿大厂技术分享PPT。
• 沟通协作：参与开源项目或团队项目，锻炼协作能力。

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学习路径建议

1. 基础阶段（1-3个月）：Python + 机器学习理论 + SQL。
2. 进阶阶段（3-6个月）：深度学习框架 + NLP + Docker + 实战项目。
3. 综合阶段（6个月+）：行业知识 + 专利/项目管理 + 求职冲刺（优化简历和项目经历）。

通过系统学习与项目实践（如Kaggle竞赛、GitHub开源贡献），逐步满足岗位要求。