AI培训班课程学习时间规划：个月速成计划表

以下是针对AI培训班的「个月速成计划表」，结合行业培训方案和学习路径设计，帮助学员在短时间内掌握核心技能并具备实战能力： 第一阶段：基础工具与概念（第-周） 核心目标 掌握Python基础语法及AI工具链（如Jupyter Notebook、Colab） 理解AI基本概念与应用场景 学习主流AIGC工具（如Midjourney、Stable Diffusion）的使用技巧 学习内容 编程基础：Python变量、循环、函数、数据结构（列表/字典） 工具实践：AIGC平台操作、Prompt工程（关键词组合与优化） 理论框架：机器学习与深度学习的区别、神经网络基础概念 每周任务 第周：Python语法与环境配置 → 完成个小型代码练习（如数据处理脚本） 第周：AIGC工具入门 → 生成组图像/文本案例并分析效果 第周：Prompt优化 → 设计种不同风格的生成指令（如写实、抽象、赛博朋克） 第周：项目复盘 → 整理工具使用手册与常见问题解决方案 第二阶段：进阶技术与实战（第-周） 核心目标 掌握机器学习基础算法（如线性回归、决策树） 学习深度学习框架（TensorFlow/PyTorch） 完成-个行业应用项目（如图像分类、文本生成） 学习内容 算法实践：使用Scikit-learn实现分类/回归模型 模型训练：CNN/RNN网络搭建、数据预处理与调参技巧 行业应用：NLP（聊天机器人）、计算机视觉（目标检测） 每周任务 第周：机器学习项目 → 实现鸢尾花分类模型（准确率≥50%） 第周：深度学习入门 → 构建MNIST手写数字识别模型 第周：项目优化 → 调整超参数并部署模型至Flask框架 第周：案例分析 → 拆解GitHub开源项目并复现核心功能 第三阶段：高阶应用与就业准备（第-周） 核心目标 学习大模型（LLM）微调与API调用 完成个企业级项目（如智能客服、数据分析） 模拟面试与简历优化 学习内容 大模型应用：ChatGPT插件开发、Stable Diffusion模型微调 行业工具：Git版本控制、Docker容器化部署 职业能力：技术文档撰写、团队协作与项目管理 每周任务 第周：大模型项目 → 开发个性化简历生成工具 第周：部署实践 → 将模型封装为API并集成至Web应用 第周：求职准备 → 制作技术博客/作品集，模拟技术面试 第周：成果验收 → 提交最终项目并参与结业答辩 学习建议 高效方法： 每日学习-小时，理论与实践比例:，优先完成项目。 加入AI学习社区（如Kaggle、GitHub），参与开源项目协作。 资源推荐： 免费课程：Coursera《AI专项课程》、Fast.ai 深度学习教程 工具包：Hugging Face模型库、Google Colab免费算力 注意事项： 速成计划需高强度投入，建议搭配番茄工作法提升专注力。 定期复盘知识盲区，避免“伪学习”（如仅观看视频未动手）。 成果预期 完成本计划后，学员可掌握AI开发全流程技能，胜任初级工程师岗位（如数据标注、模型部署、AIGC内容生产），平均薪资范围约-K/月。