有人整理出了当AI工程师的学习路径

如何成为一名 AI 工程师？按照这个顺序学习：

Python 基础 → 学习 NumPy、Pandas、面向对象编程（OOP）和 Scikit-Learn。

AI 数学 → 线性代数、概率论、统计学和梯度下降。

机器学习 → 回归、分类、树模型、XGBoost 和模型评估。

深度学习 → 神经网络、CNN、RNN、注意力机制和 Transformers。

NLP → 分词（Tokenization）、词嵌入（Embeddings）、命名实体识别（NER）、文本摘要和问答。

大语言模型（LLMs）与生成式 AI → 提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-Tuning）、LoRA、评估和 AI 安全。

RAG 与向量数据库 → 分块（Chunking）、词嵌入（Embeddings）、混合搜索、重排序和智能体 RAG（Agentic RAG）。

AI 工程 → LangChain、LangGraph、AI 智能体（AI Agents）、FastAPI、Docker、云和部署。

学习 → 构建项目 → 部署 → 分享 → 重复这个流程。

这就是从新手到能上手生产环境的 AI 工程师的学习路线图。