2026年5月，火龙果软件为某石油天然气企业成功实施了《人工智能、机器学习 & PyTorch》培训。

培训需求如下：

1. 人工智能怎么能够与现在的工作很好的结合，现在一些AI回复问题都开始自己编写了。 2. 机器学习模型怎么能够快速搭建 3. 如何选择合适的模型，开展训练 4. 如何选取合适的参数评价模型 5. 面对不同业务场景，如何正确选择适配的算法与模型开展训练？ 6. 模型训练后，怎么科学调参、选指标，准确评价模型好坏与效果？ 7.深度学习神经网络（CNN/RNN/DNN等）底层原理看不懂、该怎么快速吃透？ 8.如何用PyTorch快速完成模型代码实现、训练部署全流程？ 9.怎样从原始杂乱数据出发，走完数据处理→特征工程→模型优化→项目落地完整AI实战？ 10. 常见的分类、聚类、预测类业务问题，分别该用什么AI方案解决？

   火龙果在培训前充分调查了学员的培训需求，培训由火龙果实践经验丰富的资深技术顾问实施。培训中讲师有在系统化讲解的基础上结合学员工作中的实例有针对性地回答了学员的关键问题，使培训收到了很好效果。火龙果始终倡导的互动案例式教学，真实工作场景演练的培训模式，使本次培训得到了学员的好评，培训达到了客户的既定目标。

教材封面与目录：

 

 

学员收益：

从基础算法到深度学习和PyTorch实战，体系特别完整，彻底理清了之前混乱的知识脉络。 老师讲解原理推导通俗易懂，不会堆砌复杂公式，终于搞懂了回归、决策树、SVM这些算法到底怎么用。 之前一直分不清什么时候用什么模型，现在学会了根据业务场景选模型、做训练、调参评估，太实用了。 梯度下降、反向传播、CNN、RNN这些深度学习难点，这次全都讲解透彻，彻底突破了学习瓶颈。 PyTorch框架上手教学特别细致，从环境搭建到完整网络实现，一步步跟着练，现在已经能独立搭建模型了。 课程内容特别贴合咱们实际工作，不是空讲理论，学完马上就能试着用到自己的日常工作里。 老师讲得特别实在，没有绕弯子，难懂的算法、公式都掰开揉碎了讲，小白也能跟上。 终于搞懂不同场景该用什么模型、怎么调参、怎么判断模型好不好用，解决了我好久以来的困惑。 全程干货满满，没有废话浪费时间，每一节课都能学到实打实能用的东西，性价比太高了。 从入门、机器学习、深度学习再到PyTorch实操，整套内容循序渐进，零基础也能一步步啃下来。 之前零散自学了很多AI内容越学越乱，这次系统梳理完，整个知识框架一下就清晰了。

培训结合客户实际工作问题进行了深入探讨，使本次培训得到了学员的好评，培训达到了客户的既定目标。

火龙果基于20年行业经验，梳理IT人员能力模型，提供能力规范、能力培养、评测服务。

课程大纲：人工智能、机器学习 & PyTorch框架实践