第五阶段：机器学习核心理论（51-65步）

51-55步：数学基础强化

机器学习的本质是数学建模，需重点掌握线性代数（矩阵运算、特征值分解）、概率论（贝叶斯定理、最大似然估计）、优化理论（梯度下降、凸优化）。建议通过《Deep Learning》数学附录章节系统学习，配合NumPy实现矩阵运算练习，例如用np.linalg.svd()实现奇异值分解。

56-60步：经典算法实践

从线性回归开始，使用Scikit-learn实现完整流程：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 数据准备
X, y = load_boston(return_X_y=True)  # 示例数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
# 模型训练与评估
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
print(f"R² Score: {model.score(X_test, y_test):.3f}")

逐步进阶到逻辑回归、决策树、SVM，理解损失函数设计与正则化技术（L1/L2）。

61-65步：特征工程进阶

掌握特征选择（方差阈值、SelectKBest）、特征变换（PCA、LDA）、特征构造（交叉特征、分箱处理）。使用sklearn.decomposition.PCA实现降维：

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=0.95)  # 保留95%方差
X_reduced = pca.fit_transform(X)
print(f"降维后维度: {X_reduced.shape[1]}")

第六阶段：深度学习框架实战（66-80步）

66-70步：PyTorch基础

从张量操作入手，理解自动微分机制：

import torch
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
y = x ** 3
y.backward()  # 计算dy/dx
print(x.grad)  # 输出梯度值6.0

构建全连接神经网络处理MNIST分类，掌握前向传播、反向传播、参数更新全流程。

71-75步：CNN与计算机视觉

使用PyTorch实现LeNet-5架构：

import torch.nn as nn
class LeNet5(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(6*14*14, 120)
    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 6*14*14)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        return x

通过迁移学习（如ResNet预训练模型）提升实战能力。

76-80步：RNN与NLP处理

实现LSTM网络进行文本分类，使用torch.nn.LSTM处理序列数据：

lstm = nn.LSTM(input_size=100, hidden_size=64, num_layers=2)
inputs = torch.randn(5, 3, 100)  # (seq_len, batch, input_size)
output, (hn, cn) = lstm(inputs)

结合NLTK进行文本预处理，构建情感分析模型。

第七阶段：AI工程化能力（81-100步）

81-85步：模型部署

使用Flask构建API服务：

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
app = Flask(__name__)
model = joblib.load('model.pkl')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json['features']
    prediction = model.predict([data])
    return jsonify({'result': prediction.tolist()})

掌握Docker容器化部署，编写Dockerfile封装模型服务。

86-90步：MLOps实践

使用MLflow进行实验跟踪：

import mlflow
mlflow.start_run()
mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
mlflow.sklearn.log_model("model", model)
mlflow.end_run()

通过Airflow构建训练调度流水线，实现自动化模型重训练。

91-95步：强化学习探索

使用Gym库实现Q-Learning算法：

import gym
env = gym.make('FrozenLake-v0')
Q = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = np.argmax(Q[state, :] + np.random.randn(1, env.action_space.n)*(1./(episode+1)))
        new_state, reward, done, _ = env.step(action)
        Q[state, action] = reward + 0.9 * np.max(Q[new_state, :])
        state = new_state

理解策略梯度方法与Actor-Critic架构。

96-100步：前沿领域拓展

研究Transformer架构实现BERT微调，使用HuggingFace库：

from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
training_args = TrainingArguments(output_dir='./results', num_train_epochs=3)
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset)
trainer.train()

探索图神经网络（GNN）在社交网络分析中的应用，使用PyG库实现GraphSAGE算法。

学习建议

1. 项目驱动：每阶段完成1个实战项目（如用CNN实现车牌识别）
2. 论文复现：每周精读1篇经典论文（如Attention Is All You Need）
3. 社区参与：在Kaggle竞赛中实践，加入PyTorch官方论坛
4. 工具链建设：掌握JupyterLab调试、TensorBoard可视化、Weights & Biases实验管理

此路线图覆盖从算法原理到工程落地的完整链条，建议每天投入2-3小时，6个月内可完成从机器学习入门到AI工程师的转型。关键要诀在于：理论推导与代码实现并重，模型调参与工程优化兼顾，持续关注ArXiv最新研究成果。