大模型教学资源平台以 “分层递进、理论实践融合、教学协同” 为核心设计理念，构建覆盖 “基础理论 - 核心技术 - 深度课程 - 综合项目” 的全链路资源体系，为高校教学提供全维度支撑。

从资源覆盖来看，平台先通过 “前置基础理论” 筑牢学习基础，包含 Python基础及高级技巧、数学基础讲解，以及开发环境配置指导，确保学生具备大模型学习的必备能力；再通过 “核心深度课程” 深化理论与实验，涵盖机器学习、深度学习、NLP - 循环神经网络、CV - 卷积神经网络、CV-NLP-Transforme等，每个算法理论均配套实战小项目，支持学生实时调整参数观察实验结果；最后通过 “实战项目” 实现能力落地，包含智能分拣系统、智能垃圾分类系统、智能驾驶系统、智能对话系统等综合项目，学生可将核心技术所学应用于真实场景开发。

从教学支撑来看，平台同步适配教师与学生双场景：为教师提供教学课程设置参考、配套教材、实验指导书、测评题库，为备课提供更多知识素材；为学生提供自学路线、项目文档说明，帮助学生自主解决学习难题，提升学习效率。 整体而言，平台通过资源的分层设计与教学协同支撑，既确保资源难度契合学生认知规律，又减轻教师教学负担，实现 “教” 与 “学” 的双向赋能，完全贴合高校大模型教学的核心诉求。

1. 资源体系 “分层递进”，适配高校教学需求

平台严格遵循 “前置知识→核心技术→实战应用”，资源难度与覆盖范围精准适配学生认知。

2. 理论与实践 “深度绑定”，破解高校 “理实脱节” 痛点

平台每类课程资源均配套 “实验工具 + 项目案例”，形成 “理论讲解 - 实验验证 - 项目落地” 的闭环，让学生 “学完即练、练完即用”

3. 跨学科资源 “精准适配”，满足高校多专业教学需求

平台打破 “大模型资源仅服务计算机学科” 的局限，基于多场景实验与项目，适配高校多学科大模型教学需求。

4. 教学支撑 “全配套”，大幅减轻高校教师备课负担

平台不仅提供课程资源，更整合教学辅助资源，为教师提供 “备课 - 授课 - 测评 - 复盘” 全流程支撑。

5. 资源内容 “持续更新”，贴合大模型技术发展趋势

平台紧跟大模型技术发展（如多模态融合、轻量化部署趋势），避免平台资源 “过时”，长期支撑高校大模型教学与技术迭代，保障教学内容的前沿性与实用性。

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