南京AI人工智能集训营

AI工程师培养体系解析

从数学基础到框架应用形成完整知识链条，特别强化TensorFlow与PyTorch双框架的对比教学。在图像识别模块中，学员将处理超过10万张标注图片数据集，掌握卷积神经网络的实际调参技巧。

行业级项目开发实践

• 智能问答系统开发：基于BERT模型的金融领域智能客服
• 医疗影像识别：X光片异常检测系统开发
• 电商推荐算法：协同过滤与深度学习融合方案

项目开发采用企业级代码规范，要求学员完成从数据清洗、模型训练到部署上线的完整流程。在语音识别实战中，将处理包含方言特征的语音数据集，学习声学模型与语言模型的联合优化方法。

教学资源配置说明

技术能力提升路径

1. 阶段：数学基础与Python编程强化（120课时）
2. 第二阶段：机器学习算法与特征工程（160课时）
3. 第三阶段：深度学习框架与模型优化（200课时）

在自然语言处理专项中，重点讲解Transformer架构的改进方法，包括BERT、GPT等预训练模型的应用与微调技巧。课程后期安排48小时黑客马拉松，模拟企业真实项目开发场景。