【课程内容】

  第1阶段：编程与数学基石
  学习Python编程概念，巩固数据结构应用，同步夯实线性代数、概率统计与微积分等数学基础，为模型算法学习铺平道路。
  第2阶段：开发环境与工程化基础
  掌握Docker、Kubernetes等容器技术，实践使用Conda、PyTorch搭建研发环境，学习Serverless架构的应用部署方法。
  第3阶段：机器学习与深度学习核心
  从Unity机器学习案例入手，深入剖析CNN、RNN及自监督学习等模型原理，掌握计算机视觉与序列理解的核心开发技能。
  第4阶段：大模型与综合项目实战
  详解GPT系列大模型架构与训练范式，探究知识图谱应用，通过智能问诊系统等综合项目，完成从理论到产品的完整开发闭环。

  【课程收获】

  完整的知识体系
  掌握从Python编程、数学基础、深度学习原理到大模型架构、容器化部署的完整AI全栈知识链，形成系统化认知。
  硬核的工程能力
  能够具备独立完成AI应用从0到1的架构设计、开发、训练、优化及云上部署的实战能力，满足企业级开发要求。
  高质量的项目作品集
  学员能够获得多个阶段项目及一个综合毕业项目作品集，这些源自真实场景的作品是学员技术能力直接的证明。
  前沿的行业视野
  学员能够了解AI在游戏、元宇宙、数字孪生等前沿领域的新的应用，把握技术融合趋势，明确个人发展方向。

  【机构优势】

  技术体系完善
  提供主流大模型调用与部署方法，高质量提示词使用技巧，形成完整技术体系。
  内容紧贴前沿
  聚焦大模型应用开发核心技术框架，配合案例解析，确保学员掌握前沿开发方法。
  实战能力培养
  强调项目实战训练，通过场景演练，帮助学员掌握独立开发大模型应用的技术。