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课程培训
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人工智能集（AI Comprehensive）系统培训
培训目标 培养具备扎实理论基础、熟练工程能力，能独立完成AI项目全流程，并理解大模型与AI Agent等前沿趋势的高级应用型人才。
模块一：基石篇 - 编程、数据与数学基础（4-6周）
Python核心与工程化
语法、数据结构、函数式编程
面向对象、异常处理、文件操作
开发环境（PyCharm, VSCode, Jupyter）、版本控制（Git）
数据科学生态栈
NumPy：数组计算、广播机制
Pandas：数据清洗、分析、聚合
Matplotlib/Seaborn/Plotly：数据可视化
必备数学基础
线性代数：矩阵运算、特征值、SVD
概率统计：分布、假设检验、贝叶斯
微积分：梯度、最优化基础
模块二：核心篇 - 机器学习与深度学习（8-10周）
机器学习经典算法
监督学习：线性/逻辑回归、SVM、决策树、集成学习（随机森林、XGBoost, LightGBM）
无监督学习：K-Means、DBSCAN、层次聚类、PCA/ t-SNE
模型评估：交叉验证、评估指标、偏差-方差权衡
深度学习核心
神经网络：前向/反向传播、激活函数、优化器
计算机视觉：CNN架构（LeNet, ResNet, EfficientNet）、目标检测（YOLO系列）、图像分割
自然语言处理：词向量、RNN/LSTM、Seq2Seq、Attention机制
框架与工具
Scikit-learn机器学习项目流程
PyTorch或 TensorFlow：张量、自动求导、模型构建与训练
模块三：前沿篇 - 大模型与AI Agent开发（6-8周）
大语言模型基础
Transformer架构 深度解析（Encoder-Decoder, Self-Attention）
Prompt工程 高级技巧：思维链、少样本学习
主流模型家族：GPT、LLaMA、文心、通义等开源与商用API
RAG与智能体系统
RAG（检索增强生成）：向量数据库（Chroma, Pinecone）、文档解析、召回与排序
AI Agent开发：智能体架构（规划、记忆、工具使用）、LangChain/LlamaIndex框架实战
智能体应用：AutoGPT、多智能体协作、行业解决方案
模型微调与部署
微调方法：全参数、LoRA、QLoRA
部署工具：Gradio/Streamlit快速搭建Web应用
模块四：工程篇 - 全栈AI项目实战（4-6周）
MLOps与工程化
数据与模型版本管理（DVC, MLflow）
模型部署与服务化（Docker, FastAPI, Triton）
模型监控与持续学习
端到端项目实战（选择2-3个）
项目A：智能客服与知识库问答系统（基于RAG）
项目B：多模态商品识别与推荐系统（CV + NLP）
项目C：时间序列预测与异常检测（金融/工业场景）
项目D：自动化报告生成Agent（数据处理 + LLM）
模块五：拓展篇 - 行业应用与软技能（2-4周）
行业专题
金融风控、医疗影像、智慧城市、内容生成等
团队协作与职业发展
AI伦理、项目管理、技术文档编写、面试与职业规划
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