新版 AI人工智能全功能模块培训大纲（含培训目标+必修/选修，供学员自主选修专题）

一、课程简介

二、培训目标（贴合2026年AI主流技术，适配岗位实操，兼顾自主选修需求）

1. 基础认知能力：掌握AI人工智能核心概念、2026年主流技术栈与行业应用场景，了解AI发展趋势，建立系统的AI知识框架，明确不同选修专题的核心价值与适配方向；
2. 核心工具能力：熟练掌握AI开发必备工具（Python 3.12+、Anaconda、Jupyter Notebook、Git），熟悉主流AI框架（TensorFlow 2.15+、PyTorch 2.2+）的安装与基础使用；
3. 必修核心能力：精通AI基础核心技能（Python AI开发、机器学习核心算法、深度学习基础），能独立完成基础AI模型的构建、训练与简单优化；
4. 选修提升能力：通过自主选修专题，掌握对应方向进阶技能（大模型微调与应用、计算机视觉、自然语言处理等），能独立完成对应方向AI项目的开发与落地；
5. 实战落地能力：结合2026年企业实际AI场景（大模型应用、图像识别、文本分析、智能预测等），能独立完成AI项目全流程（数据处理、模型构建、训练优化、部署上线），适配岗位实操需求；
6. 自主适配能力：学员可根据自身职业规划，自主选择选修专题，针对性提升目标岗位所需核心AI技能，实现个性化能力提升与职业适配。

三、核心培训内容（按专题划分，仅含专题与知识点，标注必修/选修，供学员自主选修选修专题）

专题一：AI基础核心模块（必修，所有学员必学，AI入门必备）

知识点1：AI人工智能概述与2026年行业趋势

• 核心定义：AI人工智能的概念、核心分类（弱AI、强AI、通用AI），核心技术体系（机器学习、深度学习、大模型、计算机视觉、NLP）；
• 行业应用：2026年AI主流应用场景（大模型智能交互、工业AI质检、医疗影像诊断、智能推荐、自动驾驶辅助、政务AI、教育AI）；
• 技术趋势：2026年AI发展重点（大模型轻量化、多模态融合、AI工程化、边缘AI、AI安全合规），主流技术栈选型建议，AI岗位需求与技能要求；
• 专题适配：详解各选修专题的核心内容、适配岗位与学习价值，帮助学员结合自身规划选择选修方向。

知识点2：AI开发必备工具与环境搭建

• Python AI开发基础：Python 3.12+核心语法，AI必备库（NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn）的安装与使用，数据处理与可视化基础；
• 开发环境搭建：Anaconda环境配置，Jupyter Notebook使用优化，Git版本控制，AI开发环境（Windows/Linux/macOS）跨平台配置；
• 主流框架入门：TensorFlow 2.15+、PyTorch 2.2+的安装与基础配置，框架核心差异与选型建议，基础代码编写与运行；
• 实操练习：搭建AI开发全环境，使用Python库完成数据读取、处理与可视化，运行第一个TensorFlow/PyTorch基础程序，熟悉AI开发流程。

专题二：机器学习核心模块（必修，所有学员必学，AI核心基础）

知识点1：机器学习基础原理与流程

• 核心概念：机器学习的定义、分类（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习），核心流程（数据采集、预处理、特征工程、模型训练、评估、部署）；
• 数据预处理：数据清洗（缺失值、异常值、重复值处理），数据归一化/标准化，特征编码（分类特征、连续特征），特征选择与降维（PCA、LDA）；
• 模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC，混淆矩阵，交叉验证，过拟合与欠拟合的识别与解决方法；
• 实操练习：完成一份数据集的全流程预处理，使用特征工程优化数据，掌握模型评估指标的计算与解读。

知识点2：监督学习核心算法与实操

• 分类算法：逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM、SVM的原理与参数调优，分类场景实操（如客户流失预测、垃圾邮件识别）；
• 回归算法：线性回归、多项式回归、梯度提升回归的原理与使用，回归场景实操（如房价预测、销量预测）；
• 算法优化：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化调参，算法性能对比与选型，监督学习常见问题与解决方案；
• 实操练习：使用不同分类/回归算法构建模型，完成参数调优与模型评估，对比不同算法的性能差异，落地简单监督学习项目。

知识点3：无监督学习与强化学习基础

• 无监督学习：K-Means、DBSCAN聚类算法原理与实操，层次聚类，异常检测（孤立森林、LOF），聚类场景应用（用户分群、数据聚类）；
• 强化学习基础：强化学习核心概念（智能体、环境、奖励、动作、状态），Q-Learning、SARSA算法原理，简单强化学习场景（如迷宫导航）；
• 实操练习：使用K-Means/DBSCAN完成用户分群项目，实现简单Q-Learning算法，完成迷宫导航模拟。

专题三：深度学习核心模块（必修，所有学员必学，进阶核心）

知识点1：深度学习基础原理与神经网络

• 核心概念：深度学习的定义，与机器学习的区别与联系，神经网络基础（神经元、激活函数、层数、权重）；
• 基础神经网络：感知机、多层感知机（MLP）的原理与构建，激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh、Softmax）的选择与使用；
• 深度学习训练技巧：反向传播算法，梯度下降优化（SGD、Adam、RMSprop），学习率调度，批量归一化（BN），dropout正则化；
• 实操练习：使用TensorFlow/PyTorch构建多层感知机，完成图像分类/文本分类基础任务，优化模型训练效果。

知识点2：深度学习主流网络与进阶技巧

• 主流网络结构：CNN（卷积神经网络）基础（卷积层、池化层、全连接层），CNN经典模型（LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的原理与应用；
• 进阶技巧：迁移学习、微调（Fine-tuning）的原理与实操，模型轻量化基础，深度学习模型可视化，训练故障排查；
• 2026年新趋势：深度学习与大模型的融合应用，轻量化深度学习模型（适合边缘设备）的开发思路；
• 实操练习：使用CNN模型完成简单图像分类任务，运用迁移学习与微调优化模型性能，实现模型轻量化压缩。

专题四：AI核心应用方向专题（选修，学员自主选择，按需提升）

知识点1：大模型（LLM）应用与微调（选修，2026年主流方向，优先推荐）

• 大模型基础：大模型核心概念（LLM、多模态大模型），2026年主流大模型（Llama 3、Qwen 2.0、ChatGPT 4o、Gemini Pro）介绍与选型；
• 大模型应用开发：LangChain 0.1+框架使用，Prompt Engineering（提示词工程），大模型API集成（OpenAI、字节跳动、阿里云大模型API）；
• 大模型微调：微调原理，LoRA微调方法，基于PyTorch/TensorFlow的大模型微调实操，微调数据准备与优化；
• 实操练习：使用LangChain构建智能对话机器人，集成大模型API实现文本生成/问答功能，完成大模型简单微调，落地大模型应用项目。

知识点2：计算机视觉（CV）开发（选修，视觉方向重点）

• CV基础：图像基础（像素、通道、尺寸、色域），图像预处理（裁剪、旋转、缩放、降噪），OpenCV 4.x安装与使用；
• CV主流任务：图像分类、目标检测（YOLO v9、Faster R-CNN）、图像分割（U-Net、Mask R-CNN）、人脸识别基础；
• 实操练习：使用OpenCV完成图像预处理，基于YOLO v9实现目标检测，基于U-Net实现简单图像分割，落地CV基础项目。

知识点3：自然语言处理（NLP）开发（选修，文本方向重点）

• NLP基础：文本预处理（分词、去停用词、词干提取、词向量），中文分词工具（jieba、HanLP）使用，词向量模型（Word2Vec、BERT）；
• NLP主流任务：文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）、文本摘要、机器翻译基础，Transformers框架使用；
• 实操练习：完成文本预处理全流程，实现文本情感分析模型，使用Transformers框架完成命名实体识别，落地NLP基础项目。

知识点4：强化学习进阶（选修，强化学习方向重点）

• 强化学习进阶算法：DQN、Double DQN、PPO算法原理，强化学习框架（Stable Baselines3、Ray RLlib）使用；
• 应用场景：强化学习在游戏AI、机器人控制、智能调度中的应用，多智能体强化学习基础；
• 实操练习：使用Stable Baselines3实现游戏AI（如CartPole、Flappy Bird），搭建简单多智能体强化学习环境。

专题五：AI工程化与部署专题（选修，学员自主选择，落地能力重点）

知识点1：AI模型部署基础与工程化流程

• AI工程化概述：AI项目工程化流程，模型序列化与保存（Pickle、TorchScript、TensorRT），模型导出与转换；
• 基础部署方式：Flask/FastAPI搭建AI接口，模型部署到Web端，接口调试与测试，批量推理优化；
• 实操练习：将训练好的AI模型序列化保存，使用FastAPI搭建AI接口，完成接口调试与调用。

知识点2：AI容器化与云原生部署（2026年主流）

• 容器化部署：Docker基础，AI模型Docker镜像构建与部署，Docker Compose容器编排（模型+接口联动）；
• 云原生部署：Kubernetes（K8s）基础，AI模型部署到K8s集群，云服务（阿里云、腾讯云、AWS）AI部署流程，模型扩容与监控；
• 实操练习：编写Dockerfile构建AI模型镜像，使用Docker Compose编排容器，将模型部署到云服务或K8s集群。

知识点3：边缘AI部署（选修，边缘计算方向重点）

• 边缘AI基础：边缘计算与边缘AI概念，边缘AI模型轻量化（量化、剪枝），边缘部署工具（TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）；
• 实操练习：将轻量化AI模型部署到边缘设备（如树莓派），完成边缘端模型推理与测试。

专题六：AI安全与合规专题（选修，学员自主选择，全岗位重点）

知识点1：AI模型安全与对抗攻击

• AI安全风险：模型泄露、对抗攻击（白盒攻击、黑盒攻击）、数据投毒、模型偏见与公平性问题；
• 安全防护：对抗训练、模型加密、数据脱敏，AI安全检测工具使用，模型安全优化技巧；
• 实操练习：模拟简单对抗攻击场景，使用对抗训练提升模型安全性，实现数据脱敏处理。

知识点2：AI合规与伦理（2026年企业刚需）

• 合规要求：AI数据合规（隐私保护、数据采集合规），模型合规（可解释性、可追溯性），国内外AI合规政策解读；
• AI伦理：AI伦理风险（算法偏见、隐私泄露、就业影响），负责任AI开发原则与实践；
• 实操练习：排查AI项目中的合规风险，制定AI项目合规方案，确保项目符合政策与伦理要求。

专题七：实战复盘与岗位适配指导（必修，所有学员必学，收尾提升）

知识点1：AI全流程实战复盘与综合项目

• 核心技术复盘：AI全功能模块核心知识点复盘，梳理必修专题与各选修专题的关键步骤、易错点与解决方案；
• 综合项目实操：结合2026年企业实际场景，学员可结合自身选修专题，完成一个完整AI项目（如大模型智能对话、图像识别、文本情感分析、AI预测系统），覆盖数据处理、模型构建、训练优化、部署上线全流程；
• 实操答疑：针对性解答各专题技术难点、疑点，解决企业AI项目开发、部署中遇到的常见问题，优化项目性能。

知识点2：岗位适配与进阶提升指导

• 岗位适配建议：不同AI岗位（算法工程师、机器学习工程师、大模型开发工程师等）的核心技能要求，结合学员选修专题，给出个性化岗位适配建议与职业发展规划；
• 进阶提升路径：2026年AI进阶学习方向（大模型多模态、AI与大数据融合、AI与物联网结合），学习资源推荐；