无计算机基础想进AI方向，可以通过以下几个阶段学习AI，具体建议如下：
阶段一：数学与编程基础构建
在这个阶段，学员将专注于夯实数学基础，涵盖统计学、线性代数和微积分等核心数学知识，确保对机器学习和深度学习算法背后的数学原理有深入理解。同时，系统学习Python语言，包括语法结构、数据类型、控制流逻辑、函数编写以及面向对象编程等关键概念，并通过实践项目熟悉Python在AI领域的主流库如NumPy、Pandas和Matplotlib等，为后续的算法实现做好准备。
阶段二：机器学习理论与实战应用
本阶段深化对机器学习原理的掌握，不仅涉及监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）等核心算法，还应包含模型评估与选择、正则化技术、集成学习等高级主题。结合实际业务场景设计并完成一系列实战项目，强化对算法的理解及应用能力。
阶段三：深度学习架构探索与实践
进一步探究深度学习领域，从理论层面解析反向传播算法、激活函数、损失函数等基本原理，并熟练运用BP神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等核心模型。在此基础上，利用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架搭建模型并进行训练调优，为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的深入研究提供坚实的技术支撑。
阶段四：自然语言处理（NLP）核心技术进阶
系统性地学习NLP领域的关键技术，包括词嵌入、序列标注、语义分析、情感分析、机器翻译以及对话系统设计等，同时结合最新的预训练模型如BERT、GPT等进行前沿技术探讨与实践操作。
阶段五：计算机视觉（CV）技术精研与实战演练
全面覆盖计算机视觉的基本算法原理，从图像处理到目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）、图像分类（如ResNet）、物体跟踪（如DeepSORT）以及语义分割等关键技术点。通过参与或开发实际CV项目，锻炼解决复杂视觉问题的能力，提升技术研发和应用水平。
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