一、培训对象​

（1）人工智能与深度学习初学者：对深度学习充满兴趣，希望系统掌握 Pytorch 框架，零基础或仅有少量编程基础（了解 Python 基本语法）的学生、职场新人等。

​ （2）相关专业在校学生：计算机、软件工程、数据科学、人工智能等专业的本科生、研究生，需要通过实战课程巩固课堂理论知识，提升工程实践能力。​

（3）职场技术转型者：从事传统软件开发、数据分析等工作，希望转向深度学习领域，掌握 Pytorch 实用技能的职场人士。​

（4）科研与项目开发者：需要利用 Pytorch 进行深度学习模型研究、算法实现或实际项目开发的科研人员、工程师等，寻求系统化实战指导以提升项目效率和质量。

二、预期收益

（1）知识体系构建：全面掌握深度学习的基础理论知识，深入理解 Pytorch 框架的核心概念、工作原理及设计思想，形成完整的知识框架，为后续学习和应用打下坚实基础。​

（2）实战技能提升：熟练完成 Pytorch 环境的搭建与配置，精通张量操作、数据加载与预处理、模型定义与训练、参数优化等核心操作。能够独立设计、实现和调试深度学习模型，解决实际开发中的技术问题。​

（3）项目开发能力具备：具备从 0 到 1 完成深度学习项目的能力，包括需求分析、数据准备、模型选择与构建、训练调优、性能评估等全流程。可独立开展图像识别、文本分类等常见领域的项目开发，产出具备实用价值的成果。​

（4）职业竞争力增强：掌握当下行业热门的 Pytorch 深度学习技能，获得实战项目经验，能够在求职面试中展现扎实的技术能力和项目经验，提升在人工智能、深度学习相关岗位的竞争力，为职业发展拓宽道路。​

（5）持续学习能力培养：掌握深度学习的学习方法和问题解决思路，能够快速跟进 Pytorch 框架的更新动态和深度学习领域的前沿技术，具备自主学习和技术迭代的能力。