全栈学习路线 - 学习索引¶

本路线图为各专项教程的学习顺序指南，具体内容请点击链接跳转到对应教程。

🎯 适用对象¶

• 希望成为全栈工程师的开发者
• 希望拓展技术广度的AI方向研究生

📚 学习路线¶

第一阶段：基础能力（月1-3）¶

第二阶段：前端工程化（月3-5）¶

第三阶段：后端系统开发（月5-8）¶

第四阶段：算法与AI（月8-12）¶

第五阶段：系统设计与架构（月12-15）¶

第六阶段：DevOps与云原生（月15-18）¶

第七阶段：安全与质量（月18-20，选修）¶

第八阶段：求职冲刺（月20-24）¶

🚀 差异化学习路线¶

根据个人目标和时间安排，以下提供3条差异化学习路线：

路线A：12个月速成路线（AI工程方向）¶

🎯 目标：快速具备AI工程落地能力，适合转行或急需就业的同学

gantt
    title 12个月速成路线 - AI工程方向
    dateFormat  YYYY-MM
    axisFormat  %m月
    section 基础阶段
    数学基础(线代+概率)       :a1, 2026-01, 1M
    Python编程 + 数据处理     :a2, after a1, 1M
    section 核心阶段
    机器学习原理与实战         :b1, after a2, 2M
    深度学习(CNN/RNN/Transformer) :b2, after b1, 2M
    section 应用阶段
    LLM应用开发(RAG/Agent)    :c1, after b2, 2M
    Agent框架与MCP工具生态     :c2, after c1, 1M
    section 工程化阶段
    MLOps与模型部署           :d1, after c2, 1M
    section 求职冲刺
    项目整合 + 面试准备        :e1, after d1, 2M

月度里程碑：

技能树：

                    ┌─ Python ─┐
                    │          │
              ┌── 数学基础 ──┤
              │              │
    AI工程师 ─┼── ML/DL ─────┼── LLM应用 ─── Agent开发
              │              │
              └── 数据处理 ──┘        │
                                      ↓
                              MLOps + 部署 → 求职

路线B：15个月标准路线（全栈AI）¶

🎯 目标：全面掌握AI技术栈 + 工程能力，适合有一定基础想系统提升的同学

gantt
    title 15个月标准路线 - 全栈AI
    dateFormat  YYYY-MM
    axisFormat  %m月
    section 基础阶段
    数学基础                  :a1, 2026-01, 1M
    Python + Git + Linux      :a2, after a1, 1M
    section 核心AI阶段
    机器学习                  :b1, after a2, 2M
    深度学习                  :b2, after b1, 2M
    section 专项深入
    CV专项(图像/检测/分割)    :c1, after b2, 1.5M
    NLP专项(文本/LLM/RAG)    :c2, after c1, 1.5M
    section 应用与工程
    LLM应用 + Agent开发       :d1, after c2, 2M
    MLOps + 系统设计          :d2, after d1, 1.5M
    section 实战与求职
    实习/项目实战             :e1, after d2, 1.5M
    面试准备 + 求职           :e2, after e1, 1M

月度里程碑：

技能树：

              ┌─ 数学基础 ──── ML ──── DL ─┐
              │                            │
    全栈AI ───┤        ┌── CV专项 ──┐      ├── LLM应用 ── Agent
              │        │            │      │
              ├── 编程 ─┤            ├──────┘      │
              │        │            │              ↓
              │        └── NLP专项 ─┘      MLOps + 系统设计
              │                                    │
              └── Git/Linux ───────────────── 实习 → 求职

路线C：18个月深耕路线（AI研究）¶

🎯 目标：具备独立科研能力和前沿探索精神，适合有志于读博或进入研究岗的同学

gantt
    title 18个月深耕路线 - AI研究
    dateFormat  YYYY-MM
    axisFormat  %m月
    section 基础阶段
    数学基础(含优化/信息论)    :a1, 2026-01, 2M
    Python + 论文阅读习惯      :a2, after a1, 1M
    section 核心理论阶段
    机器学习(含理论推导)       :b1, after a2, 2M
    深度学习(含前沿架构)       :b2, after b1, 2M
    section 专项研究阶段
    CV/NLP专项 + 论文复现      :c1, after b2, 2M
    前沿探索(多模态/Agent/扩散) :c2, after c1, 2M
    section 科研实战
    论文写作 + 投稿             :d1, after c2, 2M
    竞赛/开源贡献              :d2, after d1, 1M
    section 求职与学术
    MLOps基础 + 系统设计       :e1, after d2, 2M
    学术求职/工业求职           :e2, after e1, 1M

月度里程碑：

技能树：

                  ┌── 优化理论 ──┐
                  │              │
    数学基础 ─────┼── 概率统计 ──┼── ML理论 ── DL前沿
                  │              │              │
                  └── 信息论 ───┘     ┌── CV/NLP专项
                                      │        │
    AI研究者 ── 论文阅读 ─────────────┼── 前沿探索
                    │                 │        │
                    ↓                 └── 论文复现
              论文写作 → 投稿                  │
                  │                           ↓
              竞赛/开源 ────────── MLOps ── 求职/读博

三条路线对比¶

💡 本索引不包含重复内容，所有具体教程请跳转对应目录学习。

最后更新日期：2026-02-12 适用版本：全栈学习路线 v2026