青岛中公优人工智能课程面向具备计算机基础的学员，通过项目驱动式教学帮助学员突破技术瓶颈。课程设置紧跟行业发展趋势，重点培养AI工程实践能力与技术创新思维。
课程体系详解
| 教学模块 | 核心技术要点 |
|---|---|
| 机器学习应用 | Scikit-learn框架实践、特征工程处理、监督学习算法优化 |
| 深度学习实战 | 神经网络构建、TensorFlow/PyTorch框架对比、模型调优技巧 |
| 拓展技术领域 | 自然语言处理、计算机视觉、强化学习项目实践 |
能力培养目标
1. 熟练运用Matplotlib实现多维数据可视化分析，掌握特征降维处理技巧
2. 深入理解卷积神经网络原理，能够独立完成图像分类模型构建
3. 掌握PaddlePaddle分布式训练技术，具备模型压缩与部署能力
教学特色对比
| 特色维度 | 课程优势 |
|---|---|
| 项目实战比例 | 70%课时用于工业级项目开发，包含电商推荐系统、医疗影像识别等 |
| 框架教学 | 双框架教学(TensorFlow+PaddlePaddle)，增强技术适应性 |
| 支持 | 提供企业级项目经验背书，安排头部科技公司技术面试模拟 |
技术进阶路径
课程从基础的Python语法强化开始，逐步过渡到机器学习算法推导，最终完成端到端的深度学习项目开发。每个阶段设置阶段性项目评审，确保学员技术成长可视化。
