AI新手入门教程：从基础概念到实战应用的全方位指南

AI基础知识与历史概述

AI技术的发展历程、主要算法类型及其在不同领域的应用，帮助初学者理解AI背后的科学原理和其对社会产生的影响。

选择合适的机器学习框架

PyTorch、TensorFlow等流行框架简介，包括它们各自的优缺点以及如何根据项目需求进行选择，以及如何使用这些工具进行简单模型构建。

数据预处理与特征工程

如何从原始数据中提取有用的信息，处理异常值、缺失值，以及通过变量转换和编码实现特征工程，以提高模型性能。

模型训练与评估方法

训练过程中的超参数调整策略、损失函数选择原则以及常见评价指标，如准确率、召回率等，它们对于提升模型效果至关重要。

实际案例分析与解决方案

分析多个实际场景下的AI应用，如图像识别、自然语言处理等，并探讨具体实施步骤及可能遇到的挑战和解决方案，为新手提供可操作性强的案例研究。

持续学习与职业发展路径规划

对于已经掌握了基本技能但希望深化自身专业能力的人员，提供持续学习资源推荐以及未来职业规划建议。