Java+AI学习路线：从基础到大模型应用的实战指南

🌟 基础阶段（1-3个月）

• Java基础与核心编程
  学习Java基础语法、面向对象、集合框架、IO/NIO、多线程、网络编程，以及MySQL数据库、JDBC、SQL优化等内容。推荐学习《Java核心技术卷I》和《Effective Java》。
• 数学与统计学基础
  学习线性代数（矩阵运算、特征值与特征向量等）、概率论与统计学（概率分布、假设检验、最大似然估计、贝叶斯推断等）以及微积分（梯度求解和优化理论）。
• Python基础
  学习Python语法、Numpy和Pandas等数据处理工具，为后续的AI学习打下基础。

🌐 Java Web开发阶段（2个月）

• 前端基础与前后端分离架构
  学习HTML/CSS/JavaScript和VUE 3，掌握RESTful API设计和Axios的使用。
• Spring Boot与MyBatis
  学习Spring Boot快速开发Web应用和MyBatis ORM框架。
• 核心项目实践
  例如开发一个外卖系统（Spring Boot + Vue 3 + MySQL）和博客系统（前后端分离+文章管理）。

📡 主流框架与中间件阶段（3-4个月）

• Spring Boot与Spring Cloud
  深入学习Spring Boot的自动配置、Starter、Actuator，以及Spring Cloud的Eureka、Feign、Hystrix、Gateway等组件。
• 中间件应用
  学习Redis（缓存/分布式锁）、RabbitMQ（消息队列）、Elasticsearch（搜索）等中间件的使用。
• 微服务架构
  掌握服务注册与发现、配置中心（Nacos）、分布式链路追踪（SkyWalking）等技术。
• 核心项目实践
  例如开发一个电商系统（Spring Boot + Redis + 微信支付）、商城系统（Spring Cloud + Elasticsearch + 秒杀设计）。

🔥 高并发与分布式阶段（2个月）

• 分布式技术
  学习分布式锁（Redisson、ZooKeeper）、分库分表（ShardingSphere）、分布式事务（Seata）等技术。
• 容器化与监控
  掌握Docker、Kubernetes的基础知识，以及Prometheus + Grafana的监控工具。
• 核心项目实践
  例如开发一个秒杀系统（Redis缓存击穿/雪崩 + Sentinel限流）和物流调度系统（ShardingSphere分库分表 + Seata事务）。

📊 大数据与AI基础拓展阶段（2-3个月）

• 大数据基础
  学习Hadoop（HDFS、MapReduce）、Spark（RDD）等大数据处理技术。
• 机器学习入门
  学习Scikit-learn（分类/回归）、TensorFlow/Keras（神经网络）等机器学习框架。
• 核心项目实践
  例如进行电商用户行为分析（Spark处理日志数据）和鸢尾花分类模型（Scikit-learn实现）。

🤖 AI大模型与Java结合阶段（1-2个月）

• 大模型基础
  学习Transformer架构、Hugging Face模型库等大模型相关知识。
• Java调用AI模型
  掌握DL4J（Deep Learning for Java）等Java机器学习库的使用，以及如何通过Spring Boot集成TensorFlow Serving等模型部署工具。
• 核心项目实践
  例如开发智能客服系统（Hugging Face + Spring Boot接口）、新闻分类系统（BERT微调 + Java服务化）。

🚀 持续学习与实践阶段

• 刷题与算法
  坚持在LeetCode上刷题（至少200题），重点掌握动态规划、二叉树、链表等题型。
• 开源贡献
  参与GitHub开源项目（如Apache项目），提升工程协作能力。
• 项目实践
  从真实世界中收集数据，进行数据预处理与探索性分析，选择具体问题进行模型训练与优化，并将模型部署到实际应用中。
• 跟进最新进展
  关注AI领域的顶级会议论文（如NeurIPS、ICML、CVPR），参与AI开发者社区（如GitHub、Stack Overflow），学习新兴的AI技术（如生成对抗网络GAN、强化学习RL、迁移学习等）。