Teenager AI Course System

AI Introduction Course Beginner Friendly

Suitable for students with zero or weak foundation in AI and programming, starting from basic AI concepts and progressively mastering core machine learning skills.

AI Advanced Course

In-depth study of advanced AI technologies, mastering cutting-edge AI skills such as natural language processing, computer vision, and reinforcement learning.

Project Practice Course Practice Oriented

Through real AI project development, transform theoretical knowledge into practical application abilities, cultivate innovative thinking and problem-solving skills.

Beginner Friendly

Starting from basic AI concepts, step by step, ensuring every student can keep up with the learning progress.

Hands-on Practice

Emphasizing hands-on practice, cultivating AI thinking, and consolidating knowledge points through extensive project exercises.

24/7 Support

Online Q&A support to ensure barrier-free learning and solve problems at any time.

Unit 1: AI Foundation

• AI development history and current status
• Basic machine learning concepts and classification
• Deep learning fundamentals
• AI application scenarios and case studies
• AI ethics and social impact

Unit 2: Python Programming Basics

• Python environment setup and basic syntax
• Data processing libraries (NumPy, Pandas)
• Data visualization (Matplotlib, Seaborn)
• Jupyter Notebook usage
• Basic algorithm implementation

Unit 3: Machine Learning Introduction

• Supervised vs unsupervised learning
• Linear regression and logistic regression
• Decision trees and random forests
• K-means clustering algorithm
• Model evaluation and validation

Unit 4: Deep Learning Basics

• Neural network fundamentals
• TensorFlow/PyTorch basics
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Recurrent Neural Networks (RNN)
• Simple image classification project

Unit 5: AI Tools and Platforms

• Google Colab usage
• Hugging Face model library
• OpenAI API calls
• AI art tools (DALL-E, Midjourney)
• AI writing assistant usage

Unit 6: AI Project Practice

• Intelligent chatbot development
• Image recognition application development
• Text sentiment analysis project
• AI music generation experiment
• Project presentation and optimization

前沿技术

深入讲解AI前沿技术和最新发展，紧跟技术发展趋势。

多领域应用

涵盖自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个AI领域。

创新思维

培养AI创新思维和项目设计能力，激发创造力。

第一单元：自然语言处理

• 文本预处理和特征提取
• 词向量和Word2Vec
• Transformer架构详解
• BERT和GPT模型原理
• NLP项目开发实践

第二单元：计算机视觉

• 图像预处理和增强
• CNN架构设计
• 目标检测（YOLO、R-CNN）
• 图像分割技术
• 计算机视觉项目开发

第三单元：生成式AI

• 生成对抗网络（GAN）
• 变分自编码器（VAE）
• 扩散模型原理
• 大语言模型应用
• AI内容生成项目

第四单元：强化学习

• 强化学习基础概念
• Q-learning和DQN
• 策略梯度方法
• Actor-Critic算法
• 强化学习项目实践

第五单元：AI模型优化

• 模型压缩和量化
• 知识蒸馏技术
• 模型部署和推理优化
• 边缘计算和移动端AI
• AI系统架构设计

第六单元：高级项目实战

• 多模态AI系统开发
• 智能推荐系统构建
• AI辅助决策系统
• 智能机器人控制
• AI创新项目孵化

智能助手项目 热门方向

开发类似ChatGPT的智能对话助手，集成多种AI能力，实现自然语言交互。

计算机视觉应用

构建图像识别、目标检测、人脸识别等视觉AI应用，解决实际问题。

推荐系统开发

设计个性化推荐算法，应用于电商、内容平台等场景。

AI游戏开发

使用强化学习开发智能游戏AI，实现游戏角色的智能行为。

技术能力

• 掌握Python编程和AI框架使用
• 理解机器学习和深度学习原理
• 能够开发AI应用和系统
• 具备AI项目管理和部署能力

思维能力

• 培养AI思维和逻辑推理能力
• 提升问题分析和解决能力
• 增强创新思维和创造力
• 发展批判性思维和判断力

未来优势

• 为大学AI相关专业学习奠定基础
• 提升未来就业竞争力
• 培养终身学习能力
• 适应AI时代的技能需求