第一学期：基础（计算机科学与逻辑）
目标
建立理解算法逻辑、优化和搜索问题所需的 “计算机科学头脑”。在你构建神经网络之前，你需要理解驱动它的逻辑。许多训练营跳过了这一步，培养出只会粘贴代码但不会调试的 “编码员”。我们从计算机科学教育的黄金标准开始。
资源
哈佛 CS50 的《人工智能与 Python 导论》(通过 edX)
有效原因
由传奇人物 David Malan 和 Brian Yu 授课，这门课程以其严谨性而闻名。与那些对理论避而不谈的 “代码优先” 教程不同，CS50 AI 迫使你掌握智能系统背后的数学和逻辑基础。
关键概念
图搜索算法、强化学习、优化和不确定性。
时间投入
大约 7 周（每周 10-20 小时）。
第二学期：机房（核心机器学习）
目标
从理论转向应用。理解神经网络如何真正 “学习” 并从零开始构建它们。既然你已经像一个计算机科学家一样思考，现在是时候像一个机器学习工程师一样思考了。为此，我们求助于可以说是发明了现代人工智能堆栈的公司。
资源
谷歌机器学习速成课程
有效原因
这是谷歌用于培训其内部工程师的实际课程。它剥离了学术上的冗余，转而侧重于直觉。它具有交互式可视化（如 TensorFlow Playground），能让抽象概念瞬间明了。
关键概念
梯度下降、损失函数、特征工程和 TensorFlow 的机制。
时间投入
2-4 周（自定进度）。
第三学期：专业化（自然语言处理与 Transformer）
目标
掌握驱动当前人工智能热潮的特定技术：大型语言模型（LLMs）和 Transformer。通用知识固然好，但专业化才能让你被雇佣。现在，市场对自然语言处理（NLP）的技能有需求。
资源
Hugging Face 自然语言处理课程
有效原因
Hugging Face 是 “AI 界的 GitHub”，他们的课程是一个交互式的生态系统。你不会仅仅是看视频；你会编写代码来为特定任务微调最先进的模型（如 BERT）。这是最优秀的 “做中学”。
关键概念
词元化（Tokenization）、预训练模型的微调、Datasets 库和模型共享。
时间投入
4-6 周。
第四学期：顶点项目（作品集建设）
目标
向雇主证明你的能力。证书说明你看了视频；作品集证明你能够解决问题。在科技行业，“展示，而不是讲述” 是规则。你需要一个项目来证明你可以处理混乱的真实世界数据，而不是被教程牵着手走。
资源
Kaggle
任务
不要仅仅完成 “泰坦尼克号” 教程（每个人都有这个）。参与一个活跃的 “特色” 竞赛或 “游乐场” 系列挑战。
交付成果
一个包含你的代码的公共 GitHub 存储库、一个数据清洗流程，以及一个在 Kaggle 上解释你的方法的 “Kernel”（笔记本）。这个成果将作为你的毕业证书。
关键概念
数据清洗、模型集成、验证策略和技术交流。
时间投入
持续进行。
结论：知识是免费的，纪律是昂贵的
“引导式人工智能学位” 证明了入门障碍已经消除。你不需要背负债务来学习这些技能。然而，这条路比训练营更难，因为没有人会追着你完成作业。
上述课程提供了一条通向职业能力的直接路径。唯一的成本就是你的坚持不懈。
你的课程从今天开始。祝你好运。