本培训体系围绕人工智能技术栈构建，教学内容覆盖从基础数学原理到前沿技术应用的全链路知识。课程设计突出三大特色：算法推导可视化、工业级项目实战、多领域交叉应用。
| 技术领域 | 重点内容 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 机器学习 | 决策树/支持向量机/集成学习 | 金融风控模型构建 |
| 深度学习 | 卷积神经网络/循环神经网络 | 医学影像识别系统 |
| 自然语言处理 | Transformer架构/预训练模型 | 智能客服对话引擎 |
从K近邻算法到XGBoost进阶，课程设置12个典型算法单元。重点解析决策树信息熵计算、支持向量机核函数选择、随机森林特征重要性评估等关键技术细节。
基于TensorFlow 2.x框架，重点讲解ResNet残差网络、GAN生成对抗网络等前沿模型。通过OpenCV计算机视觉库实现车牌识别、人脸特征点检测等工业级应用。
实战案例：基于YOLOv5的目标检测系统，可实现实时视频流中的多物体识别与追踪。
从词向量技术到BERT预训练模型，课程涵盖8大NLP关键技术模块。通过新闻文本分类、智能问答系统等项目，掌握文本摘要生成、情感分析等实战技能。
| 关键技术点 | 应用场景 |
| Attention机制 | 机器翻译系统 |
| Transformer架构 | 智能写作助手 |
课程后期设置智能医疗诊断系统、智慧城市交通预测等综合项目，学员需完成从数据清洗到模型部署的全流程开发。
