2026年AI工程师要学什么？这份10模块路线图列全了

2026 年 AI 工程师路线图

├── 1. 编程基础
│ ├── Python
│ ├── JavaScript 和 TypeScript
│ ├── 数据结构与算法
│ ├── 面向对象编程与函数式编程
│ ├── Git 和 GitHub
│ └── Linux 和命令行

├── 2. 数学与统计学
│ ├── 线性代数
│ ├── 微积分
│ ├── 概率论
│ ├── 统计学
│ └── 最优化

├── 3. 数据工程
│ ├── NumPy 和 Pandas
│ ├── SQL
│ ├── 数据清洗
│ ├── ETL 管道
│ └── 数据处理

├── 4. 机器学习
│ ├── 监督学习
│ ├── 无监督学习
│ ├── 回归
│ ├── 分类
│ ├── 聚类
│ └── 模型评估

├── 5. 深度学习
│ ├── 神经网络
│ ├── CNN
│ ├── RNN 和 LSTM
│ ├── Transformer
│ └── PyTorch

├── 6. LLM 工程
│ ├── LLM API
│ ├── 分词
│ ├── 嵌入
│ ├── 提示工程
│ ├── 微调
│ └── 模型评估

├── 7. RAG 工程
│ ├── 向量数据库
│ ├── 分块策略
│ ├── 语义搜索
│ ├── 混合搜索
│ ├── 重排序
│ └── 检索优化

├── 8. AI 智能体
│ ├── 工具调用
│ ├── 函数调用
│ ├── 智能体工作流
│ ├── MCP
│ ├── 多智能体系统
│ └── 智能体记忆

├── 9. AI 基础设施
│ ├── FastAPI
│ ├── Docker
│ ├── Kubernetes
│ ├── GPU 计算
│ ├── 模型服务
│ └── 云端部署

└── 10. 真实世界 AI 项目
├── AI 聊天机器人
├── RAG 助手
├── AI 编程智能体
├── 语音 AI 助手
└── 自主 AI 智能体

最终目标：成为可直接上岗的 AI 工程师