AI Engineer Roadmap

个人 ML / DL / LLM 教学内容生产仓 —— 知识笔记 + 可运行 demo + 视频脚本 + 录屏发布工作流。 受众、协作约定见 CLAUDE.md。

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🎯 核心理念：Software 2.0 架构范式

1. 语言即职责

   • Python：研发实验室与数据管道（Pandas 深浅拷贝的 OOM 陷阱、高吞吐预处理服务）
   • Go / Java / Node.js：AI 基础设施与业务网关（ONNX Runtime 实现零网络 I/O 本地推理）
   • React / 前端：Agent 状态可视化、WebGPU 端侧推理

2. 跨越物理与数据边界

   • 显存 vs GC：避免 JVM/V8 的 STW 长尾延迟
   • 零拷贝：抛弃 JSON/REST，拥抱 Apache Arrow / Parquet 列式格式

3. 持久化执行：AI Agent 动辄几分钟的长周期调用，需要强状态的分布式工作流引擎

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🗺️ 学习路线

阶段一：传统机器学习的工程化视角

• 01 · KNN（12 期录屏）
• 02 · 线性回归（10 期录屏）
• 03 · 逻辑回归（10 期录屏）
• 04 · 决策树（11 期录屏）
• 05 · 集成学习（13 期录屏）
• 06 · K-Means
• 07 · 朴素贝叶斯
• 08 · 实战 · IBM HR Attrition 流失预测

阶段二：深度学习与跨语言部署落地

详见 02-DL/README.md。

• 00 - 总览
• 01 - PyTorch 张量与自动微分
• 02 - 神经网络基础（ANN / 激活 / 损失 / 优化）
• 03 - CNN
• 04 - RNN
• 05 - 模型部署：ONNX Runtime 跨语言加载

阶段三：NLP 与大模型前置 ⏳

• 词嵌入（Embedding）
• Transformer 架构
• 迁移学习：FastText → BERT / GPT

阶段四：LLM / RAG / Agent 实战 ⏳

• Prompt Engineering
• RAG 智能简历推荐（ES + Milvus + BGE-M3）
• AI Agent：Function Calling + 后端 CRUD 集成
• Multi-Agent + MCP 协议

阶段五 / 六：推理优化 / 知识图谱 ⏳

阶段四完成后再细化设计。

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📐 仓库性质

内容生产仓，不是"学习进度投影"。每个落地章节的标准产物：

1. 知识笔记（NN-*.md）— 概念解释 + 工程视角
2. 可运行 demo（demos/*.py 或 marimo notebook）— 视觉化 + 交互
3. 视频脚本（scripts/<episode>/script.json）— 拍摄底稿 + review
4. 录屏 manifest — 由 scripts/tools/recording/sync_recording.py 自动写入下游 staging

上游素材（pptx / 配图）在 assets/（gitignored）；下游录屏 / 渲染 / 发布走 astral-pipeline。

episode id 命名：<series><algo><NN> —— 例 mlknn01 / mllinreg01 / dlcnn01。SSOT 在 astral-pipeline/schemas/series.json。

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🛠️ 项目结构

ai-engineer-roadmap/
├── README.md                      # 本文件 · 全局导航
├── CLAUDE.md                      # 给 Claude Code 的协作协议
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├── 01-ML/                          # 阶段一 · 传统机器学习（7 算法 + 1 实战）
│   ├── _*-guide.md                #   workflow / explanation / script / recording / publish guides
│   └── NN-<algo>/                 #   每算法：知识笔记 + demos/ + scripts/
│
├── 02-DL/                          # 阶段二 · 深度学习
│
├── scripts/                       # 仓库级工具脚本
└── assets/                        # 原始素材（gitignored）

文件命名约定：NN-Kebab-Case-Title.md（NN 为阶段内序号，从 01 起）。