系统化课程架构设计
| 教学阶段 | 核心内容 |
|---|---|
| 基础模块 | 概率论与统计基础强化 |
| 进阶训练 | 监督式机器学习算法精解 |
| 专项突破 | 非监督式学习模型构建 |
| 高阶应用 | 深度学习框架实战演练 |
学员发展路径规划
课程面向具备编程基础的学习者，要求掌握Python或Java等至少一门编程语言，建议提前完成微积分及线性代数知识储备。具备算法与数据结构背景的学员将在模型优化环节展现更强优势。
- ▸ 计算机科学专业深造预备
- ▸ 人工智能领域职业转型
- ▸ 数据科学研究能力培养
多维能力提升体系
学术研究能力
通过完整的论文写作指导流程，学员可系统掌握文献综述、实验设计、数据分析到成果展示的完整科研链条。往期学员研究成果已发表于多个核心期刊。
技术实践能力
基于TensorFlow、PyTorch等主流框架的实战项目，涵盖图像识别、自然语言处理等典型应用场景，配套真实数据集进行模型训练与调优。
学习支持服务
加入集思学术社群获取持续学习资源，包括：
- 每周技术研讨会实录
- 开源项目协作机会
- 行业大咖直播课
- 论文数据库权限
