AI 学习路线
阶段1：AI入门（能跑模型）
阶段2：端侧部署（能跑在设备）
阶段3：产品能力（能做完整硬件）
阶段4：系统能力（能定方案）
阶段5：创业能力（能找场景做产品）
NVIDIA 官方课程
| 顺序 | 课程类别 | 目标 / 理由 |
|---|---|---|
| 1 | 深度学习（计算机视觉方向） | 先打基础，能训练自己的 YOLO/视觉模型，最直接和智能硬件落地相关 |
| 2 | 加速计算（CUDA / TensorRT / ONNX） | 训练好模型后，要学部署优化，加速推理，保证在 RTX / Jetson 上能落地 |
| 3 | 生成式 AI / 大语言模型 | 可选进阶方向，用于智能交互 / 边缘 LLM，先不必急，等基础视觉能力稳了再学 |
| 4 | 数据科学 | 分析数据 / 统计，辅助产品决策，可穿插学习，优先级低于落地能力 |
| 5 | 图形与仿真 | 主要用于机器人仿真或工业视觉仿真，对你创业可选，如果目标是工业机器人再学 |
NVIDIA 官方认证
| 证书 | 说明 | 适用人群 |
|---|---|---|
| NVIDIA Certified Deep Learning AI Specialist | AI基础 + CV + 推理部署 | 想进智能硬件 / AI公司 |
| NVIDIA Jetson Developer Certification | Edge AI + Jetson应用 | 嵌入式AI工程师 / 设备部署 |
| NVIDIA CUDA Certification | CUDA开发 + 高性能推理 | GPU加速开发 / 系统工程师 |
深度学习入门课程
阶段 0：环境准备（RTX 3090 + Python + PyTorch + YOLO）
阶段 1：深度学习基础（CNN训练，MNIST / CIFAR）
阶段 2：计算机视觉实战（YOLO训练与摄像头部署）
阶段 3：模型部署与推理优化（ONNX + TensorRT）
阶段 4：迁移 Jetson / 边缘设备（Orin / Nano）
阶段 5：进阶（生成式 AI / 数据科学 / 仿真）
书籍推荐
📌 入门阶段
- 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
- 《动手学深度学习》
核心阶段
- 《深入理解计算机视觉：从图像到深度学习》
- 《目标检测与实例分割实战》
视频教程搜索关键词
PyTorch 入门 中文
深度学习 入门 教程
YOLOv8 中文 教程
目标检测 实战 模型
OpenCV 摄像头 Python
TensorRT 加速 教程
CUDA 教程 中文
Jetson Nano 入门
Jetson Orin 教程
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