人工智能学习大纲

1.数学基础

• 线性代数
• 概率论与数理统计
• 微积分
• 最优化

2.编程基础

• Python 基础语法
• Numpy 基础
• Pandas 基础
• Matplotlib 基础

3.机器学习入门

• 机器学习概述
• 监督学习
• 无监督学习
• 模型评估
• 特征选择与降维
• 模型选择与调优

4.计算机视觉

• 图像处理与分割
• 物体检测
• 图像识别与分类
• 目标跟踪

5.自然语言处理

• 语言模型
• 分词与词性标注
• 命名实体识别
• 机器翻译
• 情感分析

6.深度学习

• 深度学习基础
• 卷积神经网络（CNN）
• 循环神经网络（RNN）
• 生成对抗网络（GAN）
• 强化学习

7.自主机器人

• ROS 基础
• ROS 工具
• 机器人运动学
• 视觉 SLAM
• 机器人控制与感知

以上大纲包含了人工智能方向所需的数学、编程、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、深度学习、自主机器人等主要内容，你可以依据大纲的框架逐步深入，同时你可以根据具体学习进度和方向，对大纲进行调整。还需提醒的是，人工智能是一个较为前沿和复杂的学科，需要不断的学习和实践才可以真正掌握相关技能。