前端學AI：我的學習路徑規劃详情 - 前端,後端,程序員悲傷的煎雞蛋_cQXuXF 日志

前端學AI：我的學習路徑規劃

本文是從一個前端視角出發，通過 DeepSeek 根據我的實際情況去生成一個學習路徑規劃，後續也會持續介紹我在 AI 應用開發方面的學習路線。

供自己以後查漏補缺，也歡迎同道朋友交流學習。

引言

週末，我參觀了2025GDC大會模速空間專場，總體來説感受一般，主要都是大模型的廠商、Maas 的數字人、機器人相關的企業參展，相對應的更側重於 B 端或 G 端，但 C 端方面比較少。

那其實側面説明，C 端的市場前景和空間也非常大，同時也説明 C 端也需要大量的 AI 應用開發從業人員。我相信從就業方面來説，C 端應用的場景和市場需求會越來越多。

在目前這個階段，大部分人的起跑線是相同的，我們可以從前端或後端轉型成為全棧 AI 開發者。

那我寫這篇文章的目的就是能記錄我學習全棧AI開發的過程及相應感想，同時分享給和我經歷及背景相似的一些前端開發者，也希望能一起學習一起進步，相互督促。

背景

目前，我有 9 年前端開發經驗，精通使用 React、Vue 相關技術棧和生態鏈，熟悉 NodeJS、NestJS、MySQL，同時瞭解點 Python 等後端語言。

基於以上的背景，我讓 DeepSeek 幫我生成幾個適合前端的，學習週期為 3 個月左右的學習計劃，同時我也有朋友給我推薦了一些靠譜的學習資料，所以我就開始了我的學習之旅。

全棧AI開發極簡路線（12周版）

核心目標

基於React/Next.js + NestJS + Python技術棧，開發一個AI增強的實時協作白板系統，集成手勢控制、智能繪圖建議、語音紀要生成等模塊，最終達到可上線水平。

📌 學習目的與核心價值

看機會

技術大廠→跳板機會，前端-後端-測試，待遇和穩定性還不錯，可以試試~

📅 12周詳細計劃

階段一：基礎搭建（第1-4周）

目標：完成白板核心功能 + 首個 AI 模塊（手勢擦除）

Week 1-2：技術選型與畫布開發
Week 3-4：手勢擦除功能

階段二：AI功能擴展（第5-8周）

目標：集成智能繪圖建議、語音紀要生成

Week 5-6：智能繪圖建議
Week 7-8：語音紀要生成

階段三：工程化進階（第9-12周）

目標：性能優化、監控體系、部署上線

Week 9-10：性能優化
Week 11-12：監控體系、部署上線

📊 知識圖譜

⚠️ 避坑指南

內存泄漏: 必須手動釋放 TF.js 內存
模型安全: 模型 API 添加認證
性能陷阱: 使用 Chrome Performance Tab 分析關鍵指標

🏆 示例項目架構

📚 推薦資源

核心文檔

TensorFlow.js模型庫
NestJS微服務指南
Konva高級技巧

視頻課程

《瀏覽器機器學習實戰》
《全棧AI系統設計》

開源項目

Excalidraw源碼
AI白板模板

💡 學習策略


每日實踐：至少 1 小時編碼，完成一個小功能點

每週覆盤：每週末用 Sentry 分析錯誤日誌，優化薄弱環節

基礎畫布 → 實時協作 → 手勢擦除 → 語音輸入 → AI建議 → 性能優化

解讀這個全棧學習路線

首先，我還沒有按照這個路線圖學習，也沒有作品，所以沒有太多的經驗可以分享，也沒有具體的作品展示，後續系列博客會逐步分享我的學習心得和成果。

下面我們解讀下 deepseek 生成的學習路線。同時分析下 Next.js、NestJS 和 Python 在 12 周 AI 項目裏各階段的核心目標及技術分工。

Next.js：前端與輕量級全棧模塊

核心作用：構建用户界面（UI）、處理服務端渲染（SSR/SSG），並實現前後端無縫交互。

具體開發模塊：


用户交互界面

    開發 AI 應用的可視化界面，例如：
    
        實時數據儀表盤（如模型訓練結果展示）
        自然語言輸入框（如 ChatGPT 式交互界面）
        圖像/文件上傳組件（用於 AI 模型推理）
    
    使用 React + TypeScript 實現動態組件，結合 Tailwind CSS 或 Shadcn/ui 快速構建 UI。
    

服務端渲染與 API 路由


    通過 getServerSideProps 或 getStaticProps 預渲染動態數據（如展示模型預測結果）。
    在 pages/api 目錄下開發輕量級 API，處理以下邏輯：
    
        用户身份驗證（集成 Authing/Auth0）
        調用 NestJS 或 Python 服務的代理接口（避免跨域問題）


AI 功能的前端集成


    部署 TensorFlow.js 或 ONNX 模型，實現瀏覽器端 AI 推理（如實時圖像分類）。
    使用 SSE（Server-Sent Events）或 WebSocket 實現流式響應（如大模型逐字生成效果）。

NestJS：後端核心服務與業務邏輯

核心作用：構建高性能、模塊化的後端服務，處理複雜業務邏輯和數據流。

具體開發模塊：


RESTful/GraphQL API 開發


    設計以下核心接口：
    
        用户認證與權限管理（基於 JWT、OAuth2）
        AI 任務隊列管理（如提交訓練/推理任務）
        數據存儲與查詢（通過 TypeORM/Prisma 操作數據庫）

微服務與分佈式架構


    使用 NestJS 微服務模塊拆分功能：
    
        模型推理服務：接收前端請求，調用 Python 模型服務
        日誌與監控服務：記錄 AI 任務狀態和性能指標
    
    
    集成消息隊列（如 RabbitMQ/Kafka）實現異步任務處理（如批量數據預處理）。

中間件與安全控制
    通過 管道（Pipe） 驗證請求數據格式（如校驗用户輸入的 Prompt）
    使用 守衞（Guard） 實現接口權限控制（如限制免費用户調用次數）
    集成 Redis 緩存高頻數據（如模型配置參數、用户會話）。

Python：AI 模型開發與數據處理

核心作用：專注數據科學和 AI 模型生命週期管理，提供智能化能力。

具體開發模塊：


數據處理與特徵工程

    使用 Pandas/NumPy 清洗和標準化數據（如訓練集/測試集劃分）
    開發自動化數據流水線（如定時爬取外部數據源）。


模型訓練與優化

    基於 TensorFlow/PyTorch 訓練深度學習模型（如 NLP 領域的 BERT、CV 領域的 ResNet）
    使用 Scikit-learn 實現傳統機器學習算法（如分類、聚類）
    集成 MLflow 管理模型版本和超參數。


模型服務化與 API 暴露

    通過 FastAPI/Flask 封裝模型推理接口（如 /predict 端點）
    使用 ONNX Runtime 或 Triton Inference Server 優化模型部署性能
    開發異步任務處理（如 Celery 執行耗時推理任務）。

技術協作流程示例

用户提交 AI 任務：

    Next.js 前端收集用户輸入 → 調用 NestJS 的 /api/submit-task 接口
    NestJS 校驗權限並寫入任務隊列 → 調用 Python 的 /train 接口啓動模型訓練
    Python 返回訓練進度 → NestJS 通過 WebSocket 推送至前端。


實時數據展示：

    Python 生成分析報告 → 存儲至數據庫
    NestJS 提供 /api/report 查詢接口 → Next.js 渲染可視化圖表。


邊緣端 AI 推理：

    Python 導出量化模型 → Next.js 通過 TensorFlow.js 在瀏覽器運行
    用户上傳圖片 → 前端直接本地推理，減少服務器負載。

上面也是 DeepSeek 給我介紹的，但我想我實際學習開發應該沒有這麼多，或者這麼複雜，後面我會根據自己的實際情況來制定學習計劃。不過也大概知道了前端 -> 後端 -> AI模型之間是如何交互的了，不過我會先熟悉下各種專業術語去了解更多 AI 方面的知識。