AI知识图谱框架整理
最近在疯狂自学AI,不知道自己还有哪些知识点不知道的。为此,我让AI、Deepseek、元宝、秘塔 帮我整理了这份AI学习的笔记,顺便分享给大家和需要的同学。主要让AI帮我整理一份AI知识图谱,把全部有关AI的概念、知识、理论体系等 ,都涵盖进来。方便我这种AI小白能也全盘知道有哪些知识点,以及学习的路径。包括目前流行的软件产品工具网站 都有哪些推荐?

一、AI核心概念体系
基础定义人工智能(AI) :模拟人类智能的技术系统,分为弱AI(专用型)和强AI(通用型,AGI)二、技术框架与算法
知识图谱构建流程知识获取:爬虫、OCR、结构化数据抽取知识建模:本体设计(如RDF、OWL)知识融合:实体对齐、冲突消解知识存储:图数据库(Neo4j、Apache Jena)主流算法分类监督学习:分类(SVM)、回归(线性模型)无监督学习:聚类(K-means)、降维(PCA)强化学习:Q-learning、深度强化学习(DQN)元启发式算法:遗传算法、粒子群优化三、应用领域与工具推荐
领域
应用场景
热门工具/平台
文本生成
写作辅助、翻译
ChatGPT、Claude、DeepL
图像处理
绘图、修复、超分辨率
Midjourney、DALL·E 3、Stable Diffusion
音视频生成
配音、剪辑、虚拟主播
ElevenLabs、Runway、Sora(视频生成)
代码开发
自动补全、调试
GitHub Copilot、Cursor
知识管理
个人知识库、企业搜索
MaxKB、LobeChat
四、学习路径规划
入门阶段(1-3个月) 目标:理解基础概念与技术边界 资源:课程:Coursera《AI For Everyone》(吴恩达)书籍:《人工智能:现代方法》实践:试用ChatGPT、Midjourney体验AIGC进阶阶段(3-6个月) 目标:掌握机器学习与工具链 资源:框架:学习PyTorch/TensorFlow项目:Kaggle竞赛(如泰坦尼克号预测)工具:本地部署Llama3(需GPU)专业深耕(6个月+) 方向选择:算法研发:深入强化学习、图神经网络应用开发:基于LangChain构建AI Agent知识图谱:学习Neo4j、Apache Jena实战每个人的学习路径不同,你也可以参考阶段式学习路线。
五、资源导航
在线课程: edX《Knowledge Representation and Reasoning》 知乎专栏“AI技术内参”(中文社区)开发工具: 代码工具:JetBrains AI、Tabby 数据集:Kaggle、Google Dataset Search学术社区: 顶会:NeurIPS、ICML、ACL 中文平台:语义网中文网、智源研究院六、行业应用和典型场景
按行业应用分布(仅供参考,不是官方数据,AI提供的),
通过此图谱,可逐步从理论过渡到实践,结合工具实操深化理解。还要定期关注行业报告(如《AI Map Beta》)跟踪技术演进,保持知识更新。