3周高效入门AI的Python学习路径：第1–3天掌握变量、函数、NumPy、Matplotlib及文件读写；第4–10天聚焦Pandas、PyTorch四件套与Hugging Face实战；第11–21天通过每日小闭环任务（如数据统计、微调BERT、复现CNN）巩固能力，避开装饰器、手推梯度等低效内容。

想高效入门AI，Python是绕不开的工具。关键不是学完所有语法，而是用最小必要知识快速上手建模——从写第一行代码到跑通一个图像分类或文本生成小项目，3周内完全可以做到。

先掌握“够用”的Python核心（≤3天）

不必啃《Python编程：从入门到实践》全书。聚焦以下5个真正高频、AI开发必用的部分：

• 变量与基础数据类型：int/float/str/list/dict/set，重点练 list 推导式和 dict.get() 防 key 错误
• 函数定义与调用：会写带默认参数、*args 的函数；理解 return 多值（如 loss, acc = train_step(...)）
• NumPy 数组操作：创建（np.array）、索引切片（x[1:5, :2]）、广播机制（如标量加数组）、常用函数（np.mean, np.reshape）
• Matplotlib 基础绘图：会画折线图（训练损失曲线）、散点图（数据分布）、热力图（注意力权重），用 plt.show() 和 plt.savefig()
• 读写文件与简单调试：用 json.load() 读配置、pd.read_csv() 加载数据；学会 print + type() + shape 快速验数据

跳过传统“算法课”，直连AI核心工具链（第4–10天）

AI开发不靠手写反向传播，靠调用成熟框架。按真实项目流顺序学：

• Pandas 入门：只学 pd.read_csv、df.groupby、df.isna().sum()、df['col'].apply(lambda x: ...) —— 数据清洗占实际工作60%
• PyTorch 基础四件套：Tensor（替代 NumPy）、Dataset/Dataloader（喂数据）、nn.Module（搭模型）、torch.optim（选优化器）。照着官方 Quickstart 教程敲一遍，改两行就能训 MNIST
• Hugging Face Transformers 实战：用 pipeline("text-classification") 三行做情感分析；用 AutoModelForSequenceClassification 微调 BERT —— 这才是NLP主流做法

用“小闭环”驱动学习，拒绝空学（第11–21天）

每天完成一个可运行、有输出的小任务，形成“想法→代码→结果→调错→改进”闭环：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

• 第1天：用 pandas 读取豆瓣电影短评 CSV，统计正负样本数量
• 第3天：用 transformers pipeline 对10条评论做预测，打印准确率
• 第7天：加载预训练 DistilBERT，在自己的小数据集上微调1个epoch，保存模型
• 第12天：用 PyTorch 写一个线性回归，手动算 loss 并用 optimizer.step() 更新权重
• 第18天：复现一篇 AI 博客里的“用 CNN 识别手写数字”代码，把准确率从95%提到98.5%

避坑提醒：这些事别早做

别在初期花时间：

• 学装饰器、元类、多进程通信——等你遇到性能瓶颈再查文档
• 从零实现梯度下降或CNN层——先用 nn.Linear 和 nn.Conv2d 跑通流程
• 纠结 TensorFlow vs PyTorch——国内工业界和新论文基本用 PyTorch，选它即可
• 读《深度学习》花书前五章——先动手，遇到概念卡壳再回查对应章节