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人工智能实践项目案例分析与实战应用--2026年计划

浏览:41次 作者:小编

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在当下时代,掌握AI技术已不再是“加分项”,而是企业创新与个人发展的“必备技能”。为响应广大企业与技术从业者的迫切需求,中培IT学院携手多位人工智能领域权威专家,正式推出 “人工智能实践项目案例分析与实战应用”2026年度全国培训计划,旨在帮助学员系统掌握AI核心技术,提升实战能力,从容应对智能化时代的挑战。

 

一、为什么选择这场培训?

人工智能已从“概念阶段”走向“规模化落地”。无论是大模型、多模态学习,还是强化学习、目标检测与分割,AI技术正在金融、医疗、交通、制造、互联网等各行各业发挥重要作用。

然而,不少企业和开发者面临这样的困境:

理论知识丰富,但缺乏落地经验;

项目开发周期长,模型效果不佳;

对最新技术(如YOLOv8、Transformer、PaddlePaddle等)了解不深,难以应用到实际场景;

缺乏从数据到部署的完整项目实战经验。

为此,本培训以 “案例驱动+实战导向” 为核心,结合工业级项目场景,帮助学员在3天高强度训练中,快速构建AI项目开发能力。

 

二、培训对象:谁适合参加?

本课程面向以下四类人群精准设计:

●技术管理者:CTO、技术总监、产品经理等,希望掌握AI技术路径与落地逻辑;

●战略决策者:企业高管、业务负责人,关注AI如何赋能业务、驱动组织转型;

●技术研发人员:AI工程师、算法研究员、架构师等,希望系统提升实战能力;

●高校师生:教师、硕士/博士研究生,致力于AI前沿研究或工程实践。

 

三、课程设置:学什么?怎么学?

培训采用 “线下面授+同步直播” 双模式,小班制教学,强化互动与实操。课程内容覆盖从基础到高阶的完整AI技术栈:

✅ 第一天:深度学习基础与图像识别入门

神经网络基础、TensorFlow/Keras/PyTorch三大框架实战

卷积神经网络(CNN)结构与图像分类实战

Fashion-MNIST、CIFAR-10等经典数据集实战

✅ 第二天:进阶模型与强化学习

ResNet残差网络与迁移学习实战

强化学习基础:GYM环境、SARSA算法、蒙特卡洛方法

案例:构建高精度图像分类器

✅ 第三天:目标检测与工业级部署

YOLOv5/v8目标检测实战(安全帽佩戴识别)

YOLOv8-Seg实例分割实战(道路裂缝检测)

飞桨框架与PP-YOLOE工业缺陷检测

 

四、师资力量:谁带你学?

本次培训由AI领域深耕多年的实战派专家进行授课:

刘老师:20余年软件研发与培训经验,精通机器学习、深度学习、大模型技术,熟悉TensorFlow、PyTorch、YOLO、LLM等主流框架与模型。

邹老师:某工业大学人工智能研究院院长,主持研发50多个工业级AI项目,出版多部AI专著,服务客户包括中国移动、建设银行、京东等头部企业。

 

五、培训收获:你能带走什么?

●系统知识体系:从理论到实战,构建完整的AI技术认知;

●真实项目经验:多个行业案例(图像识别、目标检测、分割、强化学习等);

●人脉资源拓展:与同行、专家面对面交流,获取项目合作与职业发展机会。

 

六、培训时间与地点(2026年)

●3月26-28日 北京

●6月28-30日 广州

●9月19-21日 上海

●11月26-28日 北京

支持线下参会与线上直播,灵活选择学习方式。

 

七、联系我们

如果您正寻找一场真正能“学得会、用得上”的人工智能实战培训,欢迎咨询报名:

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标签: 人工智能 实战应用 案例分析 实践项目

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