核心学习内容
按资料所列课程模块，依次覆盖 Oracle 数据库与 SQL、Linux 环境、Hadoop 分布式平台、Flink / Spark Streaming 实时计算、Python 商业数据分析与 BI 可视化。课程资料将 BI 工程师方向规划为约 40–50 天，具体班期安排请咨询。
COURSE CENTER
选择你的 AI 实战方向
从数据工程到生成式内容，围绕岗位技能与应用项目规划课程。先了解方向，再结合基础、目标和学习时间咨询适合的路径。
EXPLORE BY TRACK
四个方向，分别了解课程细节
01 / DATA ENGINEERING
AI 大数据开发与分析
掌握数据从采集、处理、存储到分析展示的完整链路，理解数据如何支持业务运营与决策。
项目练习方向
搭建数据处理流程，完成数据指标分析与可视化看板；练习从业务问题拆解到分析结论呈现。
02 / COMPUTER VISION
AI 视觉开发
面向工业检测与智能制造场景，学习图像识别、机器视觉软件开发和软硬件协同。
核心学习内容
按资料列出的六阶段路径学习：C# 编程、WinForm 上位机、串口 / TCP / Modbus / MQTT 硬件通信、Halcon / VisionPro / VisionMaster 视觉算法、WPF 与 MVVM 界面开发、CNN 深度学习与模型部署。资料中的课程周期约 60 天。
项目练习方向
围绕工业检测需求，串联图像采集、定位测量、结果判断、设备通信和界面呈现，体验完整应用开发流程。
03 / LARGE LANGUAGE MODEL
AI 大模型应用开发
从模型 API 应用逐步进阶到 RAG、Agent 与企业级应用，让大模型能力接入真实业务流程。
核心学习内容
依据 PPT 课程框架，从 Python、提示词与 API 开发起步，进阶到 RAG 混合检索、知识图谱、多轮对话、Agent / 多智能体，再延伸至推荐引擎、非结构化文档抽取、模型微调与量化部署。
项目练习方向
构建企业资料问答、智能客服或多步骤任务助手，练习文档处理、检索增强、模型调用与系统联调。
04 / GENERATIVE AI
AIGC 创作与应用
探索生成式 AI 在创意、营销和视频内容中的应用，建立从创意构思到内容交付的工作流。
核心学习内容
按 PPT 的课程阶段学习：Prompt 与工具基础、ComfyUI 绘图生成、Photoshop / Figma 后期融合、AI 视频生成、短剧与漫剧制作，最后完成商业 Brief 综合项目与作品集。资料中课程规划约 9 周 / 60 天。
项目练习方向
练习商业短视频、AI 漫剧、电商创意内容等主题的策划与制作，形成可展示的内容作品。
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