人工智能体系课程平台旨在通过系统化、模块化的学习路径，为用户提供全面深入的人工智能知识，从基础到前沿技术，涵盖了从编程、数据处理、机器学习、深度学习到大模型应用等各个方面。平台不仅提供视频课程和课件，还配备了一套专门的教学系统，支持视频播放、用户管理等，帮助用户系统地掌握人工智能的各项核心技能，并能通过实际项目进行巩固和应用。

1.课程视频与课件

视频课程播放：每一门课程配备高清晰度的视频教学，涵盖理论与实践相结合的内容，帮助用户从零基础到深入掌握人工智能知识。

课件与文档资料：为每节课程提供相关的课件、学习资料、代码示例，帮助用户学习所学内容。

章节跳转与播放进度：用户可以根据需求随时跳转至各个章节，系统记录学习进度，并支持随时暂停、回放和快进。

2.项目实践与代码实战

项目驱动学习：平台设置多个实践项目，例如“自动驾驶系统开发”、“基于人脸识别的身份验证系统”等，通过项目推动学习，帮助用户将理论知识转化为实际应用能力。

代码环境：提供集成开发环境（IDE），支持用户在线编写、调试和运行代码，帮助用户在实践中积累编程经验。

3.大模型与高级功能支持

大模型支持：对于高阶课程，平台提供了基于大模型的教学工具，帮助用户理解和部署大规模人工智能模型，包括GPT、BERT、Transformer等。

大模型部署与应用：在项目部分，用户将会亲手操作大模型的部署与应用，理解并掌握如何在实际项目中使用大模型。

日常课程项目：

学生成绩统计可视化

基于PyTorch的房价预测

基于PyTorch的鲍鱼年龄判定

基于PyTorch的垃圾邮件逻辑回归

基于PyTorch的蘑菇逻辑回归

基于skleam的乳腺癌逻辑回归

基于sklearn共享单车租赁预测

基于贝叶斯的驾尾花分类

LeNet-5的手写体识别

基于贝叶斯的糖尿病分类

基于DNN的风电功率预测

基于AlexNet的猫狗分类

基于RNN的风电功率预测

基于DNN的PM2.5预测

基于DNN的吃鸡预测

3D场景化综合项目：

工业流水线智能分拣

自动驾驶

分布式与混合精度训练--从零训练GPT