第四阶段：AI综合项目实践——4个方向12个项目

本课适合哪些人学习：

1. 已完成 Python、机器学习和基础建模学习的学生；

2. 希望进一步学习 AI 综合项目开发的科研人员和工程人员；

3. 想把分类、回归、预测、视觉和大模型方法应用到真实项目中的学习者；

4. 需要训练项目分析、模型构建、结果验证和工程交付能力的学习者；

5. 希望通过主导项目讲解和练习项目完成独立项目实践的学习者。

你会得到什么：

1. 学会从实际问题出发进行项目分析、数据处理、模型构建和结果验证；

2. 掌握智能预测、计算机视觉、小样本优化和大模型应用四类项目方法；

3. 理解采样、代理模型、神经网络、图像识别、时序预测和大模型工作流等技术；

4. 通过主导项目讲解掌握完整的项目实施流程；

5. 在练习项目中独立完成模型调整、结果分析和应用交付；

6. 提升将算法转化为可展示、可验证、可交付 AI 应用的能力。

课程介绍：

课程体系概览

本课程体系按照“AI办公工具入门—Python基础编程—机器学习与综合建模—AI综合项目实践”四个阶段逐步推进，帮助学习者从办公工具应用开始，逐步掌握 Python 编程、机器学习建模和 AI 项目开发能力。

四阶段课程链接

第一阶段：AI办公工具入门——WorkBuddy十项实战

课程链接：https://www.fangzhenxiu.com/course/16427189?inviteCode=5gbsun5Ansvfs

第二阶段：Python基础编程训练——30个基础编程实战

课程链接：https://www.fangzhenxiu.com/course/16404438?inviteCode=5gbsun5Ansvfs

第三阶段：Python机器学习基础与综合强化建模

课程链接：https://www.fangzhenxiu.com/course/16427641?inviteCode=5gbsun5Ansvfs

第四阶段：AI综合项目实践——4个方向12个项目

课程链接：https://www.fangzhenxiu.com/course/16435517?inviteCode=5gbsun5Ansvfs

第四阶段课程介绍

本阶段是项目实践阶段，共包含智能预测、计算机视觉、小样本优化和大模型应用四个方向，每个方向包含 1 个主导项目和 2 个练习项目，共 12 个项目。

一、智能预测方向

1. 高超飞行器气动热快速预测：主导项目；

2. 大飞机自动着陆少样本安全评估：练习项目；

3. 含能材料正向设计软件：练习项目。

二、计算机视觉方向

1. 大飞机结冰图像快速预测：主导项目；

2. 高精度皮革缺陷自动检测：练习项目；

3. 多国车牌号码自动快速识别：练习项目。

三、小样本优化方向

1. 少样本煤油反应动力学模型优化：主导项目；

2. 航发氢燃烧室方案优化：练习项目；

3. 单质炸药性能预测与优化软件：练习项目。

四、大模型应用方向

1. 智能报告识别助手：主导项目；

2. 报告生成与错别字修正、文本润色助手：练习项目；

3. 智慧电子课程平台：练习项目。

学习方式

每个方向的第一个项目为主导项目，由课程进行详细讲解；后面两个项目作为练习项目，学员根据主导项目的方法框架独立完成。课程以项目讲解、资料学习、作业实践和线上答疑为主。

考核方式

12 个项目均采用网上提交加 AI 评分，目标为优秀。学习重点是项目落地能力、工程实现能力和应用交付能力。

学习成果

完成本阶段后，学员能够围绕真实问题完成项目分析、模型设计、训练验证、结果展示和应用交付，形成从算法方法到 AI 综合项目的完整实践能力。

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