给大家分享一个自主学习人工智能路线图？
模块1：人工智能概述1、人工智能的定义、历史与发展趋势
2、AI的分类：弱AI vs 强AI，机器学习 vs 深度学习
3、典型应用场景（医疗、金融、自动驾驶等）
4、伦理与法律问题：数据隐私、算法偏见、AI安全
模块2：数学与编程基础
1、数学基础
2、编程基础
模块3：机器学习基础
1、监督学习 vs 无监督学习 vs 强化学习
2、数据预处理
3、模型评估
4、经典算法实战
模块4：深度学习入门
1、神经网络基础：感知机、激活函数、反向传播
2、深度学习框架：TensorFlow/Keras 或 PyTorch
3、卷积神经网络（CNN）与图像分类（案例：ResNet）
4、循环神经网络（RNN）与自然语言处理（案例：LSTM）
模块5：AI工具链
1、数据处理工具：SQL、Hadoop/Spark
2、模型部署：Docker、Flask/FastAPI
3、云平台：AWS SageMaker、Google Colab
模块6：综合实战项目
1、计算机视觉项目
2、自然语言处理项目
3、强化学习案例
模块7：生成式AI与大模型
1、生成对抗网络（GAN）原理与应用
2、Transformer架构与预训练模型
3、多模态AI
未来已来，你离AI专家只差一个决定！
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