本课适合哪些人学习：
1. 零基础想入门 Python 的在校学生和自学转行者
2. 平时用 Excel 做重复计算、想把计算交给程序的工程师
3. 准备学机器学习、AI 应用，但编程基础薄弱的同学
4. 语法看过一遍、独立写题就卡住的初学者
5. 需要给学生安排工程化练习的高校教师
你会得到什么：
1、掌握 Python 基础语法、循环、条件判断、列表与数组、函数封装五大核心；
2、掌握把工程问题拆成「输入 — 计算 — 输出」并写成完整程序的方法；
3、掌握 math 等标准库的调用，以及数值结果的规范格式化输出；
4、掌握读报错、定位行号、打印中间变量的基本调试方法；
5、建立「代码可以逐行读懂」的认知——每道题都配逐行讲解视频；
6、为后续的机器学习、AI 建模与仿真数据处理打下编程基础。
课程介绍：
本课程是「Python AI 应用」路线的第二阶段：先用 30 道来自物理、化学、飞行器、电路的工程小题，
把 Python 的基础语法、循环、条件判断、数组和函数一次练透，再进入机器学习与 AI 建模。
为什么这样设计
不是先背语法再找例子，而是从真实工程问题出发，缺什么补什么。每道题都是一个完整的小程序：
有输入、有计算、有输出，跑得出真实结果。
课程结构
第 1 章 数学计算（6 讲）—— 面积、质量、表面积、马赫数、矩阵运算
第 2 章 循环（6 讲）—— 数列、累加、迭代
第 3 章 逻辑判断（6 讲）—— 折射、pH、电路、起飞条件
第 4 章 数组（6 讲）—— 三次方程、大气参数、响度、高斯消元
第 5 章 函数（6 讲）—— 热量、泰勒展开、抛物线、相对论效应、牛顿迭代
你会得到什么
· 每讲配套源码（可直接运行）
· 题目介绍 PDF（题意、输入输出、数学方法）
· 程序解析 PDF（变量说明、逐行解析、运行结果）
· 讲解视频（AI 语音 动画，代码在左、讲解在右，讲到哪几行圈哪几行）
软件与版本
Python 3.10 及以上（推荐 Anaconda 发行版，自带 numpy、pandas 等常用库）；
本阶段只用到标准库 math；编辑器任选 VS Code、PyCharm 或 IDLE；
操作系统 Windows 10/11、macOS、Linux 均可。
学习建议
先看题目介绍理清思路，再跟着视频把代码敲一遍，最后改一个参数看结果怎么变。
课程相关图片：
