先说重点：平心而论，这套课程更适合想快速入行 AI 应用领域的同学。（其实市面上大部分 AI 培训课程都聚焦在应用层面）

如果想做 AI 基础研究，需要更高的学历门槛和更深入的理论储备，毕竟硕士乃至博士阶段才是基础研究的起点。不过深兰也考虑到了这一点，和中科院等科研机构有合作，结课后想往科研方向发展的同学，可以申请参与中科院的实践项目，接触前沿课题，补足理论深度。

刚开始报名时，我也是零基础小白，连基础的 Python 语法都磕磕绊绊，对 AI 更是一知半解，但深兰的导师确实让我感受到了专业和负责。课堂上不仅会手把手拆解复杂的算法原理，课后还会针对学员的疑问在一对一群里单独辅导，这种 “走心” 的教学方式，让我这种小白也能跟上进度。

课程设计上，从机器学习基础模型搭建，到深度学习在图像识别、自然语言处理中、大模型，每一个阶段都配有真实项目实训。授课阶段项目课导师带着我们从数据清洗、模型训练到部署上线，整套流程走下来，瞬间就有了 “学有所用” 的成就感。事实证明，这样的实战经验在求职时非常加分，我顺利拿到了两家互联网公司的 AI 应用岗 offer。

授课阶段是导师“讲”为主，实践是做为主。并不是说非得实践才能就业，但是实践后面试会更加有底气。

深兰的优势在于理论原理与实践结合得很紧密。我给大家的建议是，不要忽略算法原理，比如 Transformer 的多头注意力机制究竟是如何运作的，损失函数背后的逻辑是什么。只有理解了底层逻辑，才能在技术迭代中始终保持竞争力。

最后想说，学习 AI 是一条需要持续深耕的路，但更重要的是保持终身学习的态度。希望大家都能在 AI 领域找到属于自己的发展方向！