近年来，人工智能技术飞速跃进，以ChatGPT为代表的大语言模型不仅重塑了自然语言处理的边界，也日益成为推动Python编程、机器学习与深度学习项目高效落地的重要助推器。与此同时，PyTorch等深度学习框架凭借灵 活、动态、易扩展的特性，持续受到科研与工程界的广泛青睐。
在AI工具如此发达的今天，不少人会产生疑问：为什么我们仍需要系统学习Python、机器学习与深度学习？答案在于，真正掌握核心技术，而非仅仅使用工具。大语言模型能够辅助代码生成、调试优化甚至论文构思，但它们无法替代我们对算法原理的理解、对问题本质的洞察，以及在复杂场景中灵活建模和迭代优化的能力。只有深入理解机器学习和深度学习的理论基础与实践方法，才能正确调用、评估乃至创新AI工具，而不仅仅停留于“表面调用”。
为此，我们特别推出【AI赋能Python与PyTorch智能编程及机器学习与深度学习实践应用培训班】。本课程以“理论为基、实战为本”，旨在帮助学员：
Ø掌握大语言模型在代码生成、实验设计、论文撰写等方面的进阶应用技巧；
Ø深入理解从经典机器学习到深度学习算法的演变路径与核心思想；
Ø熟练使用PyTorch实现关键深度学习模型，包括RNN、LSTM、TCN、自编码器、GAN、YOLO目标检测等主流架构；
Ø构建“大模型+编程+算法+框架”四位一体的全链路能力，在高水平项目研发与学术研究中实现自主创新。
课程采用“理论精讲+案例实战+动手实操+互动研讨”相结合的教学模式，注重从认知到实践的能力转化，强化解决真实问题的技术判断力与工程实现力，学习完本次课程，基本可以自主利用Python编程实现机器学习和深度学习整体框架创建流程。
