以下是一份帮助 JavaScript 程序员转岗 AI 开发的详细学习计划，该计划分为六个阶段，预计需要 12 - 15 个月完成，每天学习 2 - 3 小时。

第一阶段：基础铺垫（1 - 2 个月）

数学基础

  • 线性代数
    • 学习资料：麻省理工学院的《线性代数导论》公开课及对应教材。
    • 学习内容：理解向量、矩阵的基本概念和运算（加法、乘法、转置等），掌握矩阵的秩、逆矩阵，学会求解线性方程组。
    • 时间安排：每天 1 小时学习理论知识，1 小时做课后习题巩固。
  • 概率论与数理统计
    • 学习资料：可汗学院的概率论与数理统计课程及相关教材。
    • 学习内容：熟悉概率分布（如正态分布、二项分布）、期望、方差、协方差等概念，掌握贝叶斯定理及其应用。
    • 时间安排：每天 1 小时学习理论，1 小时做练习题。
  • 微积分
    • 学习资料：“宋浩老师微积分”B站课程及对应辅导资料。
    • 学习内容：了解导数、积分的基本概念和运算规则，重点掌握多元函数的偏导数和梯度。
    • 时间安排：每天 1 小时学习课程，1 小时进行计算练习。

AI 入门

  • 学习资料：阅读《人工智能：一种现代方法》的前几章，观看吴恩达的《AI for Everyone》课程。
  • 学习内容：了解 AI 的发展历程、主要研究领域（机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、基本概念（智能体、搜索算法等）。
  • 时间安排：每天 1 小时阅读书籍，1 小时观看课程视频并做笔记。

第二阶段：Python 学习（1 - 2 个月）

  • 基础语法
    • 学习资料：《Python 编程：从入门到实践》。
    • 学习内容：快速掌握 Python 的基础语法、数据结构（列表、字典、元组）、控制流语句、函数定义和类的使用。
    • 时间安排：每天 1 小时看书学习，1 小时编写简单的 Python 程序进行实践。
  • 科学计算库
    • 学习资料：NumPy、Pandas 官方文档和相关教程。
    • 学习内容：学习 NumPy 进行高效的数组操作和数学计算，掌握 Pandas 进行数据处理和分析。
    • 时间安排：每天 1 小时学习理论，1 小时进行实际的数据处理项目练习。

第三阶段：机器学习基础（2 - 3 个月）

  • 理论学习
    • 学习资料：阅读《机器学习》（周志华著，西瓜书），观看 Coursera 上吴恩达的《机器学习》课程。
    • 学习内容：掌握机器学习的基本概念（监督学习、无监督学习、强化学习），理解常见算法（线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等）的原理和适用场景。
    • 时间安排：每天 1 小时看书，1 小时观看课程视频并做总结笔记。
  • 实践操作
    • 学习资料：Scikit - learn 官方文档和 Kaggle 上的入门级项目。
    • 学习内容：使用 Scikit - learn 进行数据预处理、模型选择、训练和评估。通过完成简单的机器学习项目（如鸢尾花分类、泰坦尼克号生存预测），熟悉机器学习的完整流程。
    • 时间安排：每天 2 小时进行项目实践，包括数据处理、模型训练和结果分析。

第四阶段：深度学习入门（2 - 3 个月）

  • 理论学习
    • 学习资料：阅读《深度学习》（花书）的相关章节，观看李宏毅教授的《深度学习》课程。
    • 学习内容：深入了解神经网络的基本结构（神经元、层、激活函数），掌握前向传播和反向传播算法的原理和数学推导，熟悉常见的深度学习模型（如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN）。
    • 时间安排：每天 1 小时看书，1 小时观看课程视频并推导公式。
  • 框架学习
    • 学习资料：PyTorch 官方文档和教程。
    • 学习内容：学习 PyTorch 的张量操作、自动求导机制，掌握使用 PyTorch 构建、训练和评估深度学习模型的方法。通过手写数字识别、图像分类等示例项目进行实践。
    • 时间安排：每天 1 小时学习理论，1 小时进行项目实践。

第五阶段：结合 JavaScript 进行 AI 开发（2 - 3 个月）

  • TensorFlow.js 学习
    • 学习资料：TensorFlow.js 官方文档和示例项目。
    • 学习内容：掌握 TensorFlow.js 的基本操作，如张量创建、运算，模型构建、训练和推理。了解如何在浏览器和 Node.js 环境中使用 TensorFlow.js 进行机器学习任务。
    • 时间安排：每天 1 小时学习理论，1 小时进行简单项目实践。
  • 前端 AI 应用开发
    • 学习资料：参考前端 AI 开发教程和开源项目。
    • 学习内容：将 TensorFlow.js 集成到前端项目中，实现图像识别、文本分类、语音识别等功能。结合 HTML、CSS 和 JavaScript 构建用户界面，展示 AI 模型的预测结果。
    • 时间安排：每天 2 小时进行项目开发和调试。
  • 前后端结合的 AI 项目实践
    • 学习资料：查找相关的前后端结合的 AI 项目案例。
    • 学习内容：使用 Node.js 搭建后端服务器，结合 Python 训练好的深度学习模型（如 PyTorch 模型），处理前端的 AI 请求并返回结果。完成一个完整的前后端结合的 AI 项目，提高综合开发能力。
    • 时间安排：每天 2 - 3 小时专注于项目开发，包括服务器搭建、模型调用和前端交互实现。

第六阶段：进阶学习与面试准备（1 - 2 个月）

  • 高级技术学习
    • 学习资料：关注 AI 领域的最新研究成果和技术趋势，阅读相关学术论文和技术博客。
    • 学习内容：了解强化学习、生成对抗网络（GAN）、Transformer 架构等高级技术的原理和应用场景。思考如何将这些技术应用到实际项目中。
    • 时间安排：每天 1 - 2 小时进行知识学习和思考。
  • 面试准备
    • 学习资料：收集常见的 AI 开发面试题，复习之前学习的知识。
    • 学习内容：整理自己的项目经验和成果，准备好简历和项目介绍。针对面试可能问到的问题进行复习和模拟回答，提高面试技巧和自信心。
    • 时间安排：每天 1 - 2 小时进行面试准备，包括知识复习、模拟面试和简历优化。