以下是一份针对AI培训班课程学习笔记的高效记录与知识管理模板，结合技术学习特点和知识管理方法设计： AI课程学习笔记模板 一、课程基本信息 课程名称 授课教师 课程周期 平台/机构 学习形式 深度学习基础 吴恩达 .-. Coursera 视频+编程作业 二、知识体系框架 graph TD A[课程目标] –> B(掌握神经网络原理) A –> C(实现TensorFlow/PyTorch模型) B –> D[反向传播与梯度下降] C –> E[图像分类/序列模型实践] 三、章节记录模板 第X章：[章节主题] 核心概念 理论要点： 神经网络的前向传播与反向传播流程（参考吴恩达课程笔记结构） 公式推导：损失函数计算与优化算法对比（如Adam vs SGD） 代码示例 undefined python TensorFlow实现逻辑回归（参考课程实战代码） model = tf.keras.Sequential([ layers.Dense(, input_shape=(input_dim,), activation=‘sigmoid’) ]) model.compile(optimizer=‘adam’, loss=‘binary_crossentropy’) undefined 实践项目 任务目标：图像分类模型训练 数据集：CIFAR- 交付成果：准确率50%的CNN模型（附超参数配置） 问题与解决方案 问题描述 解决方案 参考来源 模型过拟合 添加Dropout层，调整学习率 四、知识管理工具 自动化工具 使用Coze平台：上传录音文本自动生成结构化笔记 Markdown语法：快速插入代码块、流程图、表格 版本控制

Git命令示例

git commit -m “Update Chapter: Add attention mechanism notes” 五、复习计划 时间节点 复习内容 形式 每周日 本周核心公式推导 思维导图复现 每月末 项目代码复现 Kaggle环境搭建 模板使用说明 模块化记录：按章节拆分内容，支持快速检索（如通过Markdown标题层级） 多维度整合：结合理论、代码、项目形成闭环学习路径 动态更新：通过Git或Coze实现版本管理，记录知识迭代过程 工具扩展：推荐搭配Notion（知识库）、Jupyter Notebook（代码实验）使用 提示：可结合课程特点添加专项模块（如”迁移学习案例库”、”模型调参checklist”），建议每周进行知识体系重构以适应技术更新。