01 / DATA
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AI 大数据
学习数据采集、处理、分析与可视化，理解数据如何支持业务决策。
课程详情 ↗AI CAREER · PRACTICE FIRST
AI 培训，从学习
走向实战应用
提供 AI 大数据、AI 视觉开发、AI 大模型开发与 AIGC 培训课程。围绕真实应用项目循序学习，了解课程内容、实训方式与适合自己的 AI 学习路径。
4 大方向覆盖热门 AI 技能
项目驱动边学边做积累经验
分阶段学习循序渐进构建能力
BUILD · CREATE · DEPLOY从知识走向真实项目
LEARN THE FUTURE
让想法，成为可用的智能
FOUR LEARNING PATHS
找到你的 AI 方向
围绕技术基础、核心工具与项目实战设计学习主题。选择感兴趣的领域，进一步了解课程安排。
WHO IS THIS FOR
适合正在寻找下一步的你
无论是初入职场、想转向 AI 方向，还是希望提升已有技能，先从目标出发选择学习路径。
希望补足项目实践与岗位技能，建立更清晰的求职方向。
对 AI 技术感兴趣，希望结合原有经验探索新的职业方向。
已有编程、数据或软件基础，希望拓展大模型、视觉或 AIGC 能力。
PHASE 01建立基础梳理技术概念与开发环境
PHASE 02掌握核心围绕方向学习关键技能
PHASE 03项目实战在实践中整合所学能力
PHASE 04职业准备完善作品表达与求职准备
CURRICULUM MAP
课程不是堆知识点
按阶段建立能力，再用综合项目检验学习成果。详细课程会根据你选择的方向和基础沟通确认。
基础入门
建立 AI 技术认知，熟悉开发环境与必要的编程、数据基础。
核心技能
学习所选方向的关键工具、方法和开发流程，逐步完成模块练习。
项目实战
围绕业务场景拆解需求，完成开发、调试、优化与成果展示。
求职准备
整理项目经验与作品表达，练习简历、面试和岗位沟通。
大数据开发 · 从数据到洞察
数据采集与清洗、Python 与 SQL、数据仓库基础、分布式处理、BI 分析与可视化，理解数据工程和数据分析的岗位差异。
AI 视觉开发 · 让机器理解图像
从 C# 编程与工业软件基础，到硬件通信、机器视觉算法、OCR、尺寸测量、缺陷检测及深度学习模型训练与部署。
AI 大模型开发 · 构建智能应用
学习 Python 与模型 API 集成，进一步实践提示词、RAG 知识库、Agent、多模态应用、模型微调与工程部署。
AIGC · 把创意变成内容
围绕生成式 AI 工作流，练习提示词设计、图像与视频生成、内容策划、剪辑制作及商业内容项目协作。
PROJECTS IN PRACTICE
练习真实场景里的 AI
以项目理解技术如何解决问题。以下为课程涉及的项目主题示例，实际内容按班期安排。
DATA ENGINEERING
数据开发与分析看板
数据采集、清洗、建模与可视化分析，练习从原始数据到业务洞察的完整流程。
COMPUTER VISION
工业视觉检测应用
围绕图像识别、尺寸测量、OCR 与缺陷检测，实践视觉算法与设备应用流程。
LLM APPLICATION
企业知识库问答助手
结合检索增强生成与 Agent 思路，构建面向业务资料的智能问答应用原型。
GENERATIVE AI
AI 内容创作工作流
将生成式工具接入创作流程，练习从创意构思到图像、视频内容制作的协作方式。
LEARN · BUILD · GROWA PLACE TO PRACTICE
在真实的学习环境里
把技能练出来
课程资料展示了实训基地、项目练习与教学服务场景。你可以预约参观或通过顾问了解当前班期、授课方式与学习安排。
项目练习导师指导职业辅导
预约了解实训环境 ↗WHY PRACTICE MATTERS
学会应用，才能走得更远
把技术学习放进真实问题里，逐步形成可以展示、可以讲清、可以继续迭代的能力。
项目驱动课程资料强调真实场景实训
70% 实操按现有课程介绍所述教学安排
多方向选择数据 · 视觉 · 大模型 · AIGC
就业辅导简历优化与面试准备支持
项目导向
围绕实际应用场景练习，让知识点在项目中串联起来。
循序渐进
按阶段拆解学习目标，帮助不同基础的学员建立学习节奏。
职业衔接
关注岗位技能与作品呈现，让学习成果更容易被理解和展示。
MENTORS & SUPPORT
有经验的老师，陪你练到会
根据课程资料整理的师资方向概览。讲师排课及具体授课安排，请以当期课程咨询为准。
AI / MENTOR
来自一线项目与教学一线的讲师团队
课程资料介绍了大数据开发、数据分析、AIGC 创作与软件开发等方向的讲师经验。课堂结合技术讲解、项目实践和阶段反馈，帮助学员逐步建立可复盘的学习成果。
技术讲解项目指导学习反馈求职准备
FAQ
常见问题
没有编程基础，可以学习吗？
可以先沟通你的基础与目标，顾问会结合课程方向说明入门要求和建议的学习路径。
四个方向应该怎么选？
可结合已有经验与兴趣选择：偏数据处理与分析可了解大数据；偏工业图像与检测可了解 AI 视觉；偏智能应用系统可了解大模型；偏生成式内容可了解 AIGC。
怎么了解课程周期和费用？
课程安排会结合方向和学习目标确认，点击页面咨询按钮即可获取详细介绍。
学完后有哪些就业支持？
可咨询当前课程提供的项目实践、简历指导及就业服务内容，以顾问介绍和实际协议为准。
怎么学习 AI？
建议先确定学习目标和基础，再选择方向：数据处理与分析可从 AI 大数据入门；工业图像与检测可了解 AI 视觉开发；智能应用开发可学习大模型、RAG 与 Agent；内容创作可从 AIGC 工具和工作流开始。可以先浏览课程中心，再咨询适合自己的学习路径。
START YOUR NEXT CHAPTER
你的 AI 学习路径，从这里开始
告诉我们你的基础与目标，获取适合自己的课程方向建议。
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