这是一份侧重机器学习与深度学习技术的入门学习路线，同时兼顾与文化遗产应用场景的结合，帮助大家从零基础逐步掌握所需技能，并能开展初步研究。
一、学习目标
掌握机器学习与深度学习的基础理论和工具；
能独立处理文化遗产相关的数据（如图像、文本、3D模型、音频等）；
能复现经典论文、构建简单模型，并开展初步科研项目；
具备阅读交叉领域论文（如计算机视觉 + 文化遗产）的能力。
二、学习路线
阶段 1：编程与数据处理基础
目标：掌握 Python 编程和数据处理能力
Python 编程
基础语法（变量、循环、函数、类）
数据处理库
NumPy（数组计算）
Pandas（表格数据处理）
Matplotlib / Seaborn（可视化）
文件与数据格式
JSON、CSV、XML（常见于数字人文数据）
图像格式（JPEG, PNG, TIFF）、3D 格式（OBJ, PLY）基础了解
? 建议小项目：用 Pandas 读取一个文物数据库（如 CSV 格式的博物馆藏品清单），做基本统计与可视化。
阶段 2：机器学习基础
目标：理解 ML 核心概念，能使用 scikit-learn 做分类/聚类/回归
核心概念
监督学习 vs 无监督学习
过拟合、交叉验证、评估指标（准确率、F1、AUC 等）
算法学习
线性回归、逻辑回归
决策树、随机森林
K-Means 聚类、PCA 降维
工具：scikit-learn
? 文化遗产应用示例：用聚类对陶瓷纹样进行风格分组；用分类预测文物年代。
阶段 3：深度学习与计算机视觉入门
目标：掌握 CNN、迁移学习，能处理图像类文化遗产数据
深度学习基础
神经网络基本结构、反向传播、激活函数、损失函数
计算机视觉（CV）重点
卷积神经网络（CNN）
经典架构：ResNet、VGG、EfficientNet
迁移学习（Transfer Learning）——非常重要！
工具：
PyTorch（推荐，科研友好）或 TensorFlow/Keras
? 文化遗产应用示例：
图像分类：识别青铜器类型、书画真伪
目标检测：在壁画中定位人物/符号（用 YOLO 或 Faster R-CNN）
图像修复：破损文献或壁画的补全（用 GAN 或 Diffusion 模型，进阶）
阶段 4：科研起步（持续进行）
复现 1–2 篇文化遗产+AI 的论文（建议从 CVPR Workshops、Digital Humanities 会议找）
构建自己的小数据集（如收集公开文物图像）
使用 Hugging Face、TorchVision 模型库快速实验
学会写实验报告与可视化结果
工具与资源看图3图4
#人工智能 #深度学习 #机器学习 #科研项目 #计算机视觉 #提供思路和创新点 #ai #文化遗产 #sci
一、学习目标
掌握机器学习与深度学习的基础理论和工具；
能独立处理文化遗产相关的数据（如图像、文本、3D模型、音频等）；
能复现经典论文、构建简单模型，并开展初步科研项目；
具备阅读交叉领域论文（如计算机视觉 + 文化遗产）的能力。
二、学习路线
阶段 1：编程与数据处理基础
目标：掌握 Python 编程和数据处理能力
Python 编程
基础语法（变量、循环、函数、类）
数据处理库
NumPy（数组计算）
Pandas（表格数据处理）
Matplotlib / Seaborn（可视化）
文件与数据格式
JSON、CSV、XML（常见于数字人文数据）
图像格式（JPEG, PNG, TIFF）、3D 格式（OBJ, PLY）基础了解
? 建议小项目：用 Pandas 读取一个文物数据库（如 CSV 格式的博物馆藏品清单），做基本统计与可视化。
阶段 2：机器学习基础
目标：理解 ML 核心概念，能使用 scikit-learn 做分类/聚类/回归
核心概念
监督学习 vs 无监督学习
过拟合、交叉验证、评估指标（准确率、F1、AUC 等）
算法学习
线性回归、逻辑回归
决策树、随机森林
K-Means 聚类、PCA 降维
工具：scikit-learn
? 文化遗产应用示例：用聚类对陶瓷纹样进行风格分组；用分类预测文物年代。
阶段 3：深度学习与计算机视觉入门
目标：掌握 CNN、迁移学习，能处理图像类文化遗产数据
深度学习基础
神经网络基本结构、反向传播、激活函数、损失函数
计算机视觉（CV）重点
卷积神经网络（CNN）
经典架构：ResNet、VGG、EfficientNet
迁移学习（Transfer Learning）——非常重要！
工具：
PyTorch（推荐，科研友好）或 TensorFlow/Keras
? 文化遗产应用示例：
图像分类：识别青铜器类型、书画真伪
目标检测：在壁画中定位人物/符号（用 YOLO 或 Faster R-CNN）
图像修复：破损文献或壁画的补全（用 GAN 或 Diffusion 模型，进阶）
阶段 4：科研起步（持续进行）
复现 1–2 篇文化遗产+AI 的论文（建议从 CVPR Workshops、Digital Humanities 会议找）
构建自己的小数据集（如收集公开文物图像）
使用 Hugging Face、TorchVision 模型库快速实验
学会写实验报告与可视化结果
工具与资源看图3图4
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