2026年AI学习路线图

2026 年 AI 学习路线图 是一条以“可落地、可就业”为目标的现实型 AI 成长路径，按照阶段逐步构建完整的 AI 技术能力体系。路线图从基础阶段开始，涵盖 Python 编程、AI 数学基础、数据分析、版本控制以及云计算入门，为后续学习打下坚实基础。随后进入核心机器学习与深度学习阶段，通过监督与非监督学习、模型评估、计算机视觉等内容，帮助学习者具备构建真实模型和完成项目的能力。在进阶阶段，路线图重点聚焦大语言模型（LLMs）、生成式 AI 和智能体系统，包括 Prompt Engineering、RAG 架构、模型微调与评估方法。后续阶段则进一步强调 MLOps、云端部署、系统扩展性与监控，确保 AI 模型能够真正运行在生产环境中。最后，通过多个专业化方向（如 AI Agent、多模态 AI、搜索与 RAG、对话式 AI、AI 伦理等），学习者可以根据自身目标选择深入领域。整体来看，这是一条面向 2026 年 AI 行业需求设计的、从基础到实战再到专业化的完整学习路线。