AI-Python机器学习、深度学习核心技术与前沿应用及OpenClaw、Hermes自动化编程

专题一 Python核心基础速通

1.Anaconda/UV环境管理

2.Jupyter Notebook vs VS Code vs其它GUI对比

3.虚拟环境创建与包管理（pip vs conda）

4.Python基础数据结构:列表，字典与元组

5.OOP编程基础：类与实例、属性与方法，继承、多态与抽象基类，魔术方法

6.Python容器进阶：列表推导式与生成器表达式, 字典推导式与集合操作, 元组解包，深拷贝vs浅拷贝,

7.函数式编程与速度优化：Lambda表达式与高阶函数，装饰器原理与应用，迭代器

案例分析与实践（一）

专题二 机器学习核心算法

流行的机器学习工具箱

1.类型识别：定性，定序，定距以及定比数据；外生与内生变量

2.异常值：Z-Core，IQR

3.缺失值：删除，填充，模型预测，KNN

4.数据不平衡的处理:过采样，欠采样与混合策略

5.分类：二分类与多分类，分类任务性能指标，召回率，AIC

6.回归：分类与回归的区别，损失函数，正则化技术

7.决策树:分类回归树，分裂策略，正则化剪枝（参数调优）

8.随机森林：装袋树，特征随机性，袋外估计，特征重要性度量

9.梯度提升树：XGBoost、LightGBM、CatBoost，梯度提升树的调优策略

10.支持向量机（SVM）：理论基础，最大间隔分类器，对偶问题，软间隔与硬间隔

11.支持向量机：核函数及其本质，常用核函数，支持向量回归，

12.支持向量机：超参数的选择与调优，样本量限制参数

13.堆叠集成（Stacking）与超参数调优

案例分析与实践（二）

专题三 提示词与上下文工程

让大语言模型为你做数据分析

1.大模型推理机制深度解析：Tokenization、上下文窗口、影响模型表现的参数

2.提示词工程的核心：Prompt、Completion、System Message三元组架构

3.常见大语言模型的性能差异与适配策略：语言模型、多模态模型

4.数据上下文的"三次表达"法则：元数据、样本与关系

5.数据分析角色的精准定义：角色光谱、约束输入与输出格式限制

6.提示词工程的示例策略

7.大语言模型的本地化选择：Ollama,vllm,sglang等

8.表格数据的上下文压缩：分层抽样上下文，自动数据画像的提示词

9.上下文分块与检索增强生成技术：让数据分析更加专业

10.数据分析提示词设计：描述性统计的提示词，假设检验上下文工程，时间序列分析上下文工程 等等

11.数据建模的代码生成与调试

案例分析与实践（三）

专题四 可解释人工智能（XAI）

让模型“说出理由”：科学归因与机制推断

1.全局变量重要性：置换重要性，基尼重要性，分裂增益重要性

2.部分依赖图（PDP）与个体条件期望

3.局部代理模型解释框架：代理模型，LIME

4.SHAP理论基础：博弈论基础与夏普利值，SHAP解释体系的构建

5.高效SHAP的计算：基于树模型的计算方法（TreeSHAP）与模型无关算法（KernelSHAP）

6.特征相关的处理：Conditional SHAP与因果SHAP

7.交互效应：H 统计量与多维可视化

案例分析与实践（四）

专题五 Pytorch基础

1. Tensor基础与创建：张量（Tensor） vs 数组（Array）vs矩阵（Matrix）概念辨析及转换

2.Pytorh数据类型与张量创建

3.张量的基本操作与设备指定

4.张量索引与切片的高级技巧

5.张量的维度与操作

6.计算图与梯度基础

7.自动微分与反向传播

8.常见Pytorch错误诊断

9. nn.Module基类与模型构建

10.常见神经网络层：线性层、池化层、卷积层与正则化层

11.激活函数选择

12.损失函数与优化器

13.模型保存与加载

案例分析与实践（五）

专题六 Vibe Coding

氛围编程：不用写代码的编程技术

1.什么是氛围编程：定义，适用范围，人机分工的模式

2.工具链与大语言模型配置与选择策略

3.代码库的上下文管理

4.编程需求的结构化模板

5.代码质量控制：幻觉检测，人机Code Review

6.代码调试与修复策略

7.安全策略检查清单

案例分析与实践（六）

专题七 深度学习：感知与表征

处理图像与光谱

1.多层感知机（MLP）：层间连接，深度与宽度权衡，图像数据预处理

2.激活函数深度比较与选择：Sigmoid,Tanh,Relu,ELU,GELU等

3.正则化与优化策略：Dropout机制，批归一化，权重矩阵约束

4.自编码器（AE）：无监督降维与特征提取，编码-解码架构，瓶颈层设计

5.变分自编码器（VAE）：生成模型，变分下界，重参数化，图像的VAE应用

6.卷积神经网络基础：局部感知，卷积的本质，权值共享机制

7.卷积层设计要点：感受野的计算，空洞卷积，分组卷积

8.CNN架构，LeNet，AlexNet，残差学习,ResNet

9.U-Net 架构：上采样，下采样与跳跃连接，U-Net的训练技术

10.U-Net扩展：多输出，物理约束，半监督学习与半监督U-Net

案例分析与实践（七）

专题八 深度学习进阶：序列、生成与注意力

建模动态演化、生成模拟与长程依赖

1.RNN：时序展开，随时间反向传播，梯度消失，长期依赖，双向RNN

2.门控循环单元：细胞状态，遗忘门，输入门，输出门

3.LSTM与GRU：记忆机制对比与选择策略

4.注意力机制:自注意力，交叉注意力，全局与局部注意力

5.Transformer：多头自注意力，残差连接与层归一化，位置编码，掩码自注意力与因果建模 

6.Swin Transformer：层次视觉与移位窗口

7.生成对抗网络（GAN）：极大极小博弈，生成器，判别器与价值函数

8.ConvLSTM、PredRNN ，SWIN TRANSFORMER等时空预测架构

9.扩散模型讲解

案例分析与实践（八）

专题九 Agents&OpenClaw

从IDEA探索，数据分析与报告自动化生成

1.从Chat到Agent：数据分析范式的跃迁：自主规划，工具调用与记忆

2.OpenClaw架构及其功能解析

3.OpenClaw环境配置及其安全设置

4.自然语言需求解析与任务拆解

5.OpenClaw脏数据自检与多维度分析

6.人机回环（Human-in-the-loop）设置

7.多Agent协作：串行流水线与并行探索

8.论文阅读与主意的探索

9.记忆共享与知识沉淀：智能助手的养成策略

10.辅助报告自动化

案例分析与实践（九）

专题十 自进化的Agent

Hermes Agent从私有化部署到智能体自我进化：本地化深度研究助手的构建

1.从静态配置到动态进化：AI Agent能力获取范式的跃迁

2.Hermes Agent运行时架构解析

3.私有化部署实践：本地模型（Qwen3.5 27B）接入与vLLM优化配置

4.技能蒸馏与自动化编程：从任务执行到Python Skills的生成与优化

5.多后端执行环境配置：Docker、SSH、Singularity的场景化选择

6.子Agent并行策略：任务拆解、隔离执行与结果聚合机制

7.与OpenClaw的协同与迁移：记忆导入、配置互通与分层架构设计

8.知识沉淀的自动化策略：Skills版本控制、冲突解决与长期进化路径

9.本地化科研助手的典型应用场景

案例分析与实践（十）