私教课由 K 学长亲自录制与辅导，支持两种学习模式：1对1讲解辅导 或 单独购买录播自学。 课程强调“少走弯路 + 立刻能用”，特别适合 0 基础、转行、想快速建立体系与项目能力的同学。
来自同学的反馈：跟着 K 学长 1 个月，效率接近自己摸索 1 年
说明：个体基础不同，实际提升因人而异；但“更少弯路 + 更强路径 + 更快拿到正反馈”是这套私教的核心价值。
面向人群：0基础 / 转行 / 想系统补齐发论文
内容：5节基础模型课+6节多智能体模型课+5个项目实战
学习目标：搞懂经典模型原理 → 跑通实战项目代码。
配套：PPT+教材文档+详细注释代码+录播视频+中英翻译论文。
从词向量与注意力机制入手，逐步建立到 Transformer 的完整理解路径。
通过典型任务（分类/匹配/抽取/生成）把“模型结构—训练技巧—评估指标”串成可复用框架。
强调可落地代码与工程思维，避免无效堆公式与碎片化学习。
当前暂未开放，开放后将提供报名入口与详细介绍页面。
内容规划涵盖图像分类、目标检测、语义/实例分割、关键点/姿态估计与视觉多模态基础。
以 PyTorch 实战为主线，配套数据标注、训练加速、部署与评估全流程范式。
每章配“最小可用项目”与可复用模板，适合快速拿到可展示成果。
课程暂未开放，开放后将提供完整大纲与报名指引。
从监督/无监督到集成学习与特征工程，系统覆盖线性模型、树模型、Boosting、校准与评估。
强调“可解释性与调参思路”，配套数据清洗、特征管道、交叉验证与模型监控实践。
为后续深度学习与业务落地打下坚实基线。
课程暂未开放，开放后将上线大纲、样章与试学视频。
围绕 LLM 的“训练—对齐—推理—应用”全链路：含预训练与微调（LoRA/QLoRA）、RAG 检索增强、提示工程、评测与安全。
提供本地化/云端部署范式，覆盖服务编排、工具调用、Agent 基本能力与观测监控。
以真实业务场景为牵引，输出可上线的最小产品。
课程暂未开放，开放后将公布具体模块与项目清单。
