企业级项目驱动式教学
本训练营采用双轨制培养体系，将理论模块与实战开发有机结合。在课程初期即引入疲劳驾驶监测系统开发项目，要求学员从图像采集开始，逐步完成特征提取、模型训练到系统集成的完整开发流程。
| 教学模块 | 技术要点 | 实战产出 |
| 环境配置 | CUDA加速环境搭建 | 可运行GPU的Jupyter环境 |
| 图像处理 | OpenCV特征提取 | 实时人脸关键点检测 |
| 模型开发 | 卷积神经网络构建 | 疲劳状态识别模型 |
技术能力培养体系
- 开发环境配置：掌握多平台环境配置技巧，解决CUDA版本冲突等常见问题
- 数据处理能力：批量图像增强、特征工程构建、数据标注规范
- 模型调优技巧：学习率动态调整、正则化策略、早停机制应用
课程模块详解
开发环境专项训练
从Python环境多版本管理到深度学习框架的混合部署，重点解决Windows/Linux双平台下的环境配置难题。特别增加Docker容器化部署教学，实现开发环境快速迁移。
计算机视觉核心算法
深入解析经典CNN架构，包括ResNet特征复用机制、YOLO实时检测原理。通过Kaggle竞赛数据集进行模型训练，掌握数据增强、迁移学习等实战技巧。
教学成果保障
课程设置阶段性成果验收：
- 阶段：完成本地GPU环境下的实时人脸检测程序
- 第二阶段：部署可用的疲劳状态识别API接口
- 最终答辩：完整项目演示与性能优化方案汇报
