3周高效入门AI的Python学习路径：第1–3天掌握变量、函数、NumPy、Matplotlib及文件读写；第4–10天聚焦Pandas、PyTorch四件套与Hugging Face实战；第11–21天通过每日小闭环任务（如数据统计、微调BERT、复现CNN）巩固能力，避开装饰器、手推梯度等低效内容。
想高效入门AI，Python是绕不开的工具。关键不是学完所有语法，而是用最小必要知识快速上手建模——从写第一行代码到跑通一个图像分类或文本生成小项目，3周内完全可以做到。
先掌握“够用”的Python核心（≤3天）
不必啃《Python编程：从入门到实践》全书。聚焦以下5个真正高频、AI开发必用的部分：
- 变量与基础数据类型：int/float/str/list/dict/set，重点练 list 推导式和 dict.get() 防 key 错误
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函数定义与调用：会写带默认参数、*args 的函数；理解 return 多值（如
loss, acc = train_step(...)） -
NumPy 数组操作：创建（
np.array）、索引切片（x[1:5, :2]）、广播机制（如标量加数组）、常用函数（np.mean,np.reshape） -
Matplotlib 基础绘图：会画折线图（训练损失曲线）、散点图（数据分布）、热力图（注意力权重），用
plt.show()和plt.savefig() -
读写文件与简单调试：用
json.load()读配置、pd.read_csv()加载数据；学会 print + type() + shape 快速验数据
跳过传统“算法课”，直连AI核心工具链（第4–10天）
AI开发不靠手写反向传播，靠调用成熟框架。按真实项目流顺序学：
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Pandas 入门：只学
pd.read_csv、df.groupby、df.isna().sum()、df['col'].apply(lambda x: ...)—— 数据清洗占实际工作60% - PyTorch 基础四件套：Tensor（替代 NumPy）、Dataset/Dataloader（喂数据）、nn.Module（搭模型）、torch.optim（选优化器）。照着官方 Quickstart 教程敲一遍，改两行就能训 MNIST
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Hugging Face Transformers 实战：用
pipeline("text-classification")三行做情感分析；用AutoModelForSequenceClassification微调 BERT —— 这才是NLP主流做法
用“小闭环”驱动学习，拒绝空学（第11–21天）
每天完成一个可运行、有输出的小任务，形成“想法→代码→结果→调错→改进”闭环：
PHP与MySQL程序设计3
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本书是全面讲述PHP与MySQL的经典之作，书中不但全面介绍了两种技术的核心特性，还讲解了如何高效地结合这两种技术构建健壮的数据驱动的应用程序。本书涵盖了两种技术新版本中出现的最新特性，书中大量实际的示例和深入的分析均来自于作者在这方面多年的专业经验，可用于解决开发者在实际中所面临的各种挑战。 本书内容全面深入，适合各层次PHP和MySQL开发人员阅读，既是优秀的学习教程，也可用作参考手册。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 第1天：用 pandas 读取豆瓣电影短评 CSV，统计正负样本数量
- 第3天：用 transformers pipeline 对10条评论做预测，打印准确率
- 第7天：加载预训练 DistilBERT，在自己的小数据集上微调1个epoch，保存模型
- 第12天：用 PyTorch 写一个线性回归，手动算 loss 并用 optimizer.step() 更新权重
- 第18天：复现一篇 AI 博客里的“用 CNN 识别手写数字”代码，把准确率从95%提到98.5%
避坑提醒：这些事别早做
别在初期花时间：
- 学装饰器、元类、多进程通信——等你遇到性能瓶颈再查文档
- 从零实现梯度下降或CNN层——先用
nn.Linear和nn.Conv2d跑通流程 - 纠结 TensorFlow vs PyTorch——国内工业界和新论文基本用 PyTorch，选它即可
- 读《深度学习》花书前五章——先动手，遇到概念卡壳再回查对应章节
