沈阳中公优构建的AI教学体系，通过模块化知识架构与渐进式项目训练，帮助学员建立完整的人工智能技术认知框架。课程采用理论讲解与项目实操双轨并行的授课方式，确保技术原理与工程实践的深度融合。
| 机器学习模块 | 涵盖特征工程构建、分类算法优化及聚类模型应用 |
| 深度学习模块 | 基于PaddlePaddle框架实现图像识别与模型调优 |
| 项目实战模块 | 包含金融风控、智能推荐等七大行业解决方案 |
在算法原理阶段，重点解析决策树与随机森林的差异应用，通过KNN算法实现特征空间划分。梯度下降法的多维优化策略讲解，配合逻辑回归的实际业务场景应用案例，建立完整的建模思维体系。
深度学习部分着重剖析神经网络的反向传播机制，通过手写体识别项目掌握卷积神经网络调参技巧。结合自然语言处理实战，详解RNN和LSTM在时序数据处理中的特殊优势。
课程设置包含金融领域的信用评分模型构建，电商平台的用户画像系统开发，以及工业设备预测性维护项目。每个实战环节均配备完整的数据清洗流程教学，涵盖缺失值处理、异常值检测等数据处理关键技术。
在项目答辩环节，学员需要完成从业务需求分析到模型部署的全流程演示，技术导师将针对模型可解释性、运算效率等工业级要求进行专项指导。
采用CTS教学平台实现学习过程可视化，每位学员配备专属学习进度看板。每日设置代码审查环节，技术助教针对常见算法实现错误进行现场调试演示。
课程提供扩展资料库，包含最新顶会论文解读和技术白皮书分析。阶段性安排企业技术总监座谈，了解行业最新技术动态和人才需求标准。
