以下是一个关于“AI from zero to hero”一年的视频课程大纲：

第一季度：基础构建（第 1 - 3 个月）

• 第 1 个月：
  • 人工智能概述：历史、应用领域、发展趋势
  • Python 编程基础：语法、数据类型、控制结构、函数
• 第 2 个月：
  • Python 数据分析库：Numpy、Pandas 数据处理与分析
  • 数据可视化：Matplotlib、Seaborn 绘制图表
• 第 3 个月：
  • 数学基础：线性代数、概率论与数理统计复习
  • 机器学习基础概念：监督学习、无监督学习、模型评估指标

第二季度：机器学习深入（第 4 - 6 个月）

• 第 4 个月：
  • 线性回归模型：原理、实现、案例分析
  • 逻辑回归模型：二分类与多分类应用
• 第 5 个月：
  • 决策树与随机森林：算法原理、构建、调优
  • 支持向量机：原理、核函数、实战
• 第 6 个月：
  • 聚类算法：K-Means、层次聚类等
  • 降维算法：PCA 主成分分析等
  • 模型集成方法：Bagging、Boosting 原理与应用

第三季度：深度学习探索（第 7 - 9 个月）

• 第 7 个月：
  • 深度学习基础：神经网络结构、激活函数
  • TensorFlow 框架基础：张量操作、计算图构建
• 第 8 个月：
  • 卷积神经网络（CNN）：图像分类、目标检测应用
  • 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）：序列数据处理
• 第 9 个月：
  • 生成对抗网络（GAN）：原理与图像生成实例
  • 深度学习模型优化：超参数调整、正则化、迁移学习

第四季度：综合应用与前沿拓展（第 10 - 12 个月）

• 第 10 个月：
  • 自然语言处理（NLP）基础：词向量、文本分类
  • 强化学习基础：马尔可夫决策过程、Q 学习
• 第 11 个月：
  • 构建完整的 AI 项目：从数据收集到模型部署
  • 云计算与 AI：在云平台上运行 AI 模型
• 第 12 个月：
  • AI 前沿研究热点解读：量子计算与 AI、脑机接口等
  • 职业发展与项目经验分享：如何在 AI 领域求职、创业

在每个月的课程中，安排理论讲解、代码演示、案例分析、课后作业与答疑环节，以帮助学员全面扎实地掌握从零基础到人工智能高手所需的知识与技能。