技术架构深度解析

集训课程覆盖主流开发框架应用场景，TensorFlow在工业级部署中的性能优化策略，PyTorch动态图机制在科研领域的独特优势，Keras快速原型开发技巧，以及Caffe在嵌入式设备中的部署方案。通过框架对比实验，学员可掌握不同场景下的技术选型方法论。

创新培养体系

全栈能力锻造

课程模块采用螺旋式进阶设计，前5周夯实数学基础与Python编程，中间12周进行框架专项训练，最后4周完成跨领域综合项目。每周设置代码评审环节，由工程师指导代码规范与架构设计。

行业场景实战

• 金融领域：信用评分模型开发与部署
• 医疗影像：CT扫描病灶识别系统
• 智能制造：工业质检视觉方案

六大核心优势

1. 真实开发环境镜像：提供预配置的Docker容器，内置CUDA加速环境
2. 企业级代码规范：Git版本控制与CI/CD流程实战
3. 模型压缩技术：学习量化训练与知识蒸馏方法
4. 多框架集成：掌握ONNX跨框架模型转换
5. 边缘计算：树莓派嵌入式部署实战
6. 大模型应用：LoRA微调技术实践

能力成长路径

阶段（1-4周）：完成MNIST手写识别系统开发，掌握数据预处理与基础网络搭建
第二阶段（5-8周）：构建ResNet图像分类系统，理解残差网络设计思想
第三阶段（9-12周）：YOLO目标检测项目实战，掌握模型优化技巧
第四阶段（13-16周）：NLP情感分析系统开发，学习文本数据处理方法
第五阶段（17-20周）：多模态推荐系统综合项目
成果展示周（21周）：项目答辩与指导