为什么学习大模型Python语言进阶课程？
①岗位必备开发基础：
Agent开发岗和大模型开发岗均要求-具备Python编程能力，熟练掌握Python语言高级特性及多任务编程等技能，深刻理解面向对象编程及Python高阶语法，熟悉常见数据结构与算法，拥有良好的逻辑思维等等技能
②强刚需高薪资：
76%的人工智能算法岗JD明确要求“掌握Python面向对象、多线程、数据结构”，传统开发(Java/前端)转人工智能岗，补完Python进阶后，面试通过率提升40%
③低门槛衔接AI：
不会Python进阶，学ML/DL必卡壳，课程从「基础语法」到「AI级代码能力」无缝过渡，无需额外补学，2周就能具备机器学习入门的代码架构能力，0编程基础也能懂
④全场景实战：
直接对接 ML 需求：比如「用类封装线性回归模型」「用多线程并行处理机器学习数据集」，学完就能落地 AI 项目的基础模块
解决企业真实问题：避开「只讲语法不练实战」的坑，每个知识点都配套「应用场景小项目」

讲解方式：
本课程培养学生从Python面向对象、高阶语法、网络编程与多任务编程及数据结构与算法专题，以解决实际需求为导向，案例丰富，为接下来AI核心课程学习奠定基础。

课程亮点：
1. 该课程是”零基础入门Python+AI大模型开发“课程中一个阶段，皆在培养学生大模型语言基础能力。
2. 注重实战场景，大量Python进阶小项目开发
3. AI大模型开发必备数据结构和算法知识，为进入职场奠定知识能力。
4. 拒绝孤立知识点：比如讲「类」时直接关联「PyTorch 模型定义」，讲「多线程」时直接关联「DL 数据预处理」，学完不用重新适应 AI 课程
5. 单节视频 15 分钟左右，总课时≤35 小时，砍掉「非 AI 需求」的知识点（比如传统后端的小众语法）
6. 足以支撑AI大模型开发Python进阶内容

学完本课程能够收获：
1.初步建立面向对象的编程思维
2.掌握类和对象的基本使用方式
3.掌握网络编程技术，能够实现网络通讯
4.知道通讯协议原理
5.掌握开发中的多任务编程实现方式
6.知道多进程多线程的原理
7.培养学生从Python面向对象、Python高阶语法、网络编程与多任务编程，为接下来AI核心课程学习奠定基础。