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课程培训
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人工智能集（AI Comprehensive）系统培训
培训目标 培养具备扎实理论基础、熟练工程能力，能独立完成AI项目全流程，并理解大模型与AI Agent等前沿趋势的高级应用型人才。
模块一：基石篇 - 编程、数据与数学基础（4-6周） Python核心与工程化 语法、数据结构、函数式编程 面向对象、异常处理、文件操作 开发环境（PyCharm, VSCode, Jupyter）、版本控制（Git） 数据科学生态栈 NumPy：数组计算、广播机制 Pandas：数据清洗、分析、聚合 Matplotlib/Seaborn/Plotly：数据可视化 必备数学基础 线性代数：矩阵运算、特征值、SVD 概率统计：分布、假设检验、贝叶斯 微积分：梯度、最优化基础
模块二：核心篇 - 机器学习与深度学习（8-10周） 机器学习经典算法 监督学习：线性/逻辑回归、SVM、决策树、集成学习（随机森林、XGBoost, LightGBM） 无监督学习：K-Means、DBSCAN、层次聚类、PCA/ t-SNE 模型评估：交叉验证、评估指标、偏差-方差权衡 深度学习核心 神经网络：前向/反向传播、激活函数、优化器 计算机视觉：CNN架构（LeNet, ResNet, EfficientNet）、目标检测（YOLO系列）、图像分割 自然语言处理：词向量、RNN/LSTM、Seq2Seq、Attention机制 框架与工具 Scikit-learn机器学习项目流程 PyTorch或 TensorFlow：张量、自动求导、模型构建与训练
模块三：前沿篇 - 大模型与AI Agent开发（6-8周） 大语言模型基础 Transformer架构 深度解析（Encoder-Decoder, Self-Attention） Prompt工程 高级技巧：思维链、少样本学习 主流模型家族：GPT、LLaMA、文心、通义等开源与商用API RAG与智能体系统 RAG（检索增强生成）：向量数据库（Chroma, Pinecone）、文档解析、召回与排序 AI Agent开发：智能体架构（规划、记忆、工具使用）、LangChain/LlamaIndex框架实战 智能体应用：AutoGPT、多智能体协作、行业解决方案 模型微调与部署 微调方法：全参数、LoRA、QLoRA 部署工具：Gradio/Streamlit快速搭建Web应用
模块四：工程篇 - 全栈AI项目实战（4-6周） MLOps与工程化 数据与模型版本管理（DVC, MLflow） 模型部署与服务化（Docker, FastAPI, Triton） 模型监控与持续学习 端到端项目实战（选择2-3个） 项目A：智能客服与知识库问答系统（基于RAG） 项目B：多模态商品识别与推荐系统（CV + NLP） 项目C：时间序列预测与异常检测（金融/工业场景） 项目D：自动化报告生成Agent（数据处理 + LLM）
模块五：拓展篇 - 行业应用与软技能（2-4周） 行业专题 金融风控、医疗影像、智慧城市、内容生成等 团队协作与职业发展 AI伦理、项目管理、技术文档编写、面试与职业规划 如果您想学习本课程，请预约报名
如果没找到合适的课程或有特殊培训需求，请订制培训 除培训外，同时提供相关技术咨询与技术支持服务，有需求请发需求表到邮箱soft@info-soft.cn,或致电4007991916 技术服务需求表点击在线申请 服务特点： 海量专家资源，精准匹配相关行业，相关项目专家，针对实际需求，顾问式咨询，互动式授课，案例教学，小班授课，实际项目演示，快捷高效，省时省力省钱。 专家力量： 中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员 oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家 中科信软培训中心，资深专家或讲师 大多名牌大学，硕士以上学历，相关技术专业，理论素养丰富 多年实际项目经历，大型项目实战案例，热情，乐于技术分享 针对客户实际需求，案例教学，互动式沟通，学有所获 |
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