作为面向AI工程师培养的系统课程，本集训营采用阶梯式教学架构。课程初期重点夯实数学基础，包含微积分与概率统计等核心知识模块，中期过渡到机器学习算法实践，最终阶段聚焦深度学习框架应用与工业级项目开发。
| 教学阶段 | 核心内容 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 基础构建 | Python编程/数据处理/数学基础 | 金融数据可视化分析 |
| 算法进阶 | 机器学习/深度学习原理 | 电商用户行为预测模型 |
| 工业应用 | 框架应用/项目部署 | 医疗影像识别系统 |
课程全面解析TensorFlow与PyTorch两大框架的技术特点，重点比较静态计算图与动态计算图在实际工程中的适用场景。通过手写数字生成项目，学员可深入掌握卷积神经网络（CNN）的构建原理，在人脸生成实践中理解生成对抗网络（GAN）的核心机制。
课程设置三大行业解决方案：针对金融风控场景开发智能决策系统，在电商领域构建个性化推荐引擎，医疗方向实现CT影像辅助诊断模型。每个项目均包含数据清洗、特征工程、模型训练与性能优化全流程。
数学基础模块涵盖线性代数在矩阵运算中的应用实例，概率论部分重点解析贝叶斯定理在算法中的实现。编程教学采用Jupyter Notebook交互式环境，确保学员快速掌握Python数据处理技巧。
