教学体系双模块架构
该项目采用54课时线上基础强化与58课时线下实战深化的复合培养模式。线上阶段聚焦Python编程强化与深度学习框架原理，线下阶段重点突破AI模型量化与嵌入式部署技术。
课程核心亮点
| 技术领域 | 教学重点 | 实践产出 |
| 算法模型 | 卷积神经网络架构 | 图像识别模型开发 |
| 硬件平台 | 嵌入式SoC部署 | 模型量化实施方案 |
三阶段能力培养路径
- 1 知识建构期：系统掌握TensorFlow/PyTorch框架应用
- 2 技术突破期：完成模型剪枝与量化压缩实验
- 3 成果转化期：形成可部署的轻量化AI模型方案
学术支持体系
项目组配备人工智能领域博士级导师团队，提供48小时线上答疑支持。学员可获得主导师亲笔签名的推荐信，优秀学术报告将收录至集思学院科研论文库。
技术能力成长图谱
通过112课时的系统训练，学员将掌握从数据预处理、模型训练到嵌入式部署的全流程技术栈，具备独立完成AI项目落地的关键能力。
项目成果认证
- ✓ 学术研究报告
- ✓ 项目结业证书
- ✓ 实验代码库
- ✓ 导师推荐信
