核心目标（3周内达成）
掌握基础理论：数学、机器学习基础、深度学习核心概念。
熟练工具与框架：Python、PyTorch/TensorFlow、Scikit-learn。
完成2-3个高质量项目（覆盖CV/NLP/推荐系统等热门方向）。
构建GitHub技术博客（展示学习过程和项目）。
通过模拟面试（刷题+行为问题+项目深挖）。
📅 第1周：基础冲刺 + 项目启动
📚 学习重点：Python + 机器学习基础 + 第一个项目
⏰ 每日时间分配：
上午（3h）：理论学习 + 代码练习
下午（4h）：项目实战 + 代码优化
晚上（2h）：复盘 + LeetCode/面试题
📝 具体任务：
Python强化（1天）
重点：NumPy/Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（可视化）。
资源：Python Data Science Handbook（速读第2、3章）。
机器学习基础（3天）
理论：监督/无监督学习、损失函数、梯度下降、评估指标（准确率、F1、AUC等）。
工具：Scikit-learn（实现线性回归、决策树、SVM）。
资源：吴恩达《机器学习》课程（优先看Weeks 1-3）。
第一个项目（3天）
选题建议：房价预测（回归）、鸢尾花分类（分类）。
要求：用Scikit-learn实现，并输出完整报告（数据清洗→模型训练→可视化）。
📅 第2周：深度学习 + 进阶项目
📚 学习重点：PyTorch/TensorFlow + 深度学习 + 第二个项目
⏰ 每日时间分配：同第1周，增加面试模拟时间。
📝 具体任务：
深度学习基础（3天）
理论：神经网络、CNN、RNN、优化器（Adam/SGD）、过拟合处理。
框架：PyTorch（推荐）或 TensorFlow（二选一）。
资源：
PyTorch官方教程（重点：Tensors、Autograd、NN模块）。
李沐《动手学深度学习》（精读CNN/RNN章节）。
第二个项目（4天）
选题建议：
CV方向：MNIST手写数字识别 → CIFAR-10分类。
NLP方向：新闻分类（LSTM/BERT）。
要求：使用PyTorch实现，记录训练过程（Loss/Accuracy曲线）。
📅 第3周：面试冲刺 + 差异化亮点
📚 学习重点：系统设计 + 刷题 + 行为面试
⏰ 每日时间分配：
上午（3h）：刷题 + 系统设计
下午（4h）：项目优化 + GitHub/Blog整理
晚上（2h）：模拟面试
📝 具体任务：
面试技术准备（5天）
刷题：LeetCode高频题（Top 100 Liked Questions）+ 《剑指Offer》。
系统设计：如何设计推荐系统/聊天机器人？（参考《Grokking the AI Interview》）。
行为问题：用STAR法则准备“为什么转行AI？”“如何解决技术冲突？”。
项目包装（2天）
优化GitHub：README写明技术栈、问题解决过程。
技术博客：写1-2篇项目复盘文章（如《从0实现CNN分类器》）。
🎯 差异化建议（快速脱颖而出）
聚焦细分领域：
如果时间有限，选择1个方向（如NLP或CV）深挖1-2个热门模型（如BERT、YOLO）。
证书加分：
3周内考取一个快速认证（如AWS/Azure的AI基础认证，约10小时学习）。
人脉杠杆：
在LinkedIn上主动联系AI领域HR/工程师，附上项目链接求内推。
⚠️ 关键提醒
不要陷入理论黑洞：遇到数学公式不懂时，先会用API再回头补。
每日复盘：记录“今天学到的3个关键点”和“明日计划”。
投递策略：第2周开始同步投递（中小厂练手，第3周冲刺目标公司）。
📂 资源清单（高效版）
类型 推荐资源
机器学习 吴恩达《机器学习》（Coursera）
深度学习 《动手学深度学习》（PyTorch版）
面试刷题 LeetCode AI标签题 + 《百面机器学习》
项目灵感 Kaggle（入门竞赛：Titanic、House Prices）
最后：3周转型需要极高执行力，但完全可行。我曾帮助多位学员在1个月内成功转行AI，关键点在于“用项目驱动学习”和“精准对标面试需求”。如果需要更具体的简历优化或模拟面试，可以进一步沟通！ 🚀
