2025 夏令营课程大纲
课程导览：系统融合数据科学与硬件实战
本次两周夏令营面向高中生，系统融合数据科学理论与自动驾驶硬件实战。
数据科学与机器学习核心构建
课程前半部分深入解析数据科学基础，涵盖从数据可视化、统计学习到线性与逻辑回归的关键概念。通过编程实践建立扎实的机器学习理论框架。
深度学习 × 自动驾驶实战应用
课程后半部分聚焦深度学习在计算机视觉领域的突破性应用，重点讲解卷积神经网络（CNN）与强化学习如何驱动树莓派小车实现自动驾驶与物体检测。
培养软硬结合的AI工程思维
课程融合了严谨的数学原理与趣味硬件项目，帮助学生建立软硬结合的AI工程思维。旨在培养学生的科学素养与解决复杂工程问题的能力。
项目关键信息
- 项目形式：核心课程 + 树莓派硬件项目 + Career Talk
- 项目时间：2025.07.14 — 2025.07.25（共两周）
- 授课语言：英文为主
招募计划
招募对象：全国初高中学生（对 AI 编程、数据科学感兴趣）
报名要求：
- 零基础友好：无需编程经验，我们将带你从基础入门
- 素质优先：具备基础数学思维与英文阅读能力，拥有强烈的求知欲
报名截止：2025年6月30日（名额有限，额满即止）
课程费用说明
- 夏令营费用：请咨询具体费用详情
- 奖学金：表现极优者可获得由基金会提供的奖学金
课程日程
第一周：数据科学基础与机器学习（07.14 - 07.18）
| 日期 | 时间 | 环节 | 主题 | 核心内容 | 作业/任务 |
|---|---|---|---|---|---|
| 7月14日 | 上午 | 开营仪式 | Career Talk（蔡天西） | 开营仪式，介绍课程安排与目标 | 记录学习目标 |
| 下午 | 硬件项目 | 树莓派小车项目：硬件介绍 | 树莓派小车硬件介绍与组装准备 | 熟悉硬件组件 | |
| 7月15日 | 上午 | 理论课程 | 数据科学概述，数据可视化入门 & Career Talk | 数据科学基础概念与数据可视化入门 | 完成数据可视化练习 |
| 下午 | 编程实战 | 探索数据分析，树莓派小车项目：组装和接线 | Python数据分析实践，树莓派小车组装与接线 | 完成数据分析任务 | |
| 7月16日 | 上午 | 理论课程 | 统计学习与线性回归入门，Career Talk（Gavin Band） | 统计学习基础与线性回归原理 | 线性回归练习 |
| 下午 | 编程实战 | 线性回归，树莓派小车项目：调试和测试 | 线性回归编程实现，树莓派小车调试与测试 | 提交线性回归代码 | |
| 7月17日 | 上午 | 理论课程 | 机器学习基础模型评估 | 机器学习模型评估方法与指标 | 模型评估练习 |
| 下午 | 编程实战 | 模型评估，树莓派小车项目：模型设定和成像 | 模型评估实践，树莓派小车模型设定与成像 | 完成模型评估报告 | |
| 7月18日 | 上午 | 理论课程 | 人工智能与逻辑回归简介，Career Talk | 人工智能概述与逻辑回归原理 | 逻辑回归练习 |
| 下午 | 编程实战 | 逻辑回归，树莓派小车项目：基础图像处理 | 逻辑回归编程实现，树莓派小车基础图像处理 | 提交逻辑回归代码 |
7月14日
开营仪式上午
主题
Career Talk（蔡天西）
核心内容
开营仪式，介绍课程安排与目标
作业/任务
记录学习目标
硬件项目下午
主题
树莓派小车项目：硬件介绍
核心内容
树莓派小车硬件介绍与组装准备
作业/任务
熟悉硬件组件
7月15日
理论课程上午
主题
数据科学概述，数据可视化入门 & Career Talk
核心内容
数据科学基础概念与数据可视化入门
作业/任务
完成数据可视化练习
编程实战下午
主题
探索数据分析，树莓派小车项目：组装和接线
核心内容
Python数据分析实践，树莓派小车组装与接线
作业/任务
完成数据分析任务
7月16日
理论课程上午
主题
统计学习与线性回归入门，Career Talk（Gavin Band）
核心内容
统计学习基础与线性回归原理
作业/任务
线性回归练习
编程实战下午
主题
线性回归，树莓派小车项目：调试和测试
核心内容
线性回归编程实现，树莓派小车调试与测试
作业/任务
提交线性回归代码
7月17日
理论课程上午
主题
机器学习基础模型评估
核心内容
机器学习模型评估方法与指标
作业/任务
模型评估练习
编程实战下午
主题
模型评估，树莓派小车项目：模型设定和成像
核心内容
模型评估实践，树莓派小车模型设定与成像
作业/任务
完成模型评估报告
7月18日
理论课程上午
主题
人工智能与逻辑回归简介，Career Talk
核心内容
人工智能概述与逻辑回归原理
作业/任务
逻辑回归练习
编程实战下午
主题
逻辑回归，树莓派小车项目：基础图像处理
核心内容
逻辑回归编程实现，树莓派小车基础图像处理
作业/任务
提交逻辑回归代码
第二周：统计与机器学习（07.21 - 07.25）
| 日期 | 时间 | 环节 | 主题 | 核心内容 | 作业/任务 |
|---|---|---|---|---|---|
| 7月21日 | 上午 | 理论课程 | 神经网络与无监督学习简介 | 神经网络基础与无监督学习概念 | 神经网络练习 |
| 下午 | 编程实战 | 神经网络，树莓派小车项目：图像识别训练 | 神经网络编程实践，树莓派小车图像识别训练 | 完成神经网络任务 | |
| 7月22日 | 上午 | 理论课程 | 卷积神经网络简介 第 1 部分 | 卷积神经网络原理与架构 | CNN概念理解 |
| 下午 | 编程实战 | 卷积神经网络，树莓派小车项目：物体检测实验 | CNN编程实践，树莓派小车物体检测实验 | 提交物体检测代码 | |
| 7月23日 | 上午 | 理论课程 | 卷积神经网络简介 第 2 部分 | CNN高级概念与应用 | CNN应用练习 |
| 下午 | 编程实战 | 卷积神经网络，树莓派小车项目：算法优化 | CNN优化实践，树莓派小车算法优化 | 算法优化报告 | |
| 7月24日 | 上午 | 理论课程 | 强化学习与大语言模型简介 | 强化学习与LLM基础 | RL与LLM概念理解 |
| 下午 | 编程实战 | 大语言模型，树莓派小车项目：多场景应用测试 | LLM编程实践，树莓派小车多场景测试 | 提交多场景测试结果 | |
| 7月25日 | 上午 | 结营汇报 | 项目展示 | 结营汇报与项目展示 | 准备展示材料 |
| 下午 | 成果展示 | 交流与总结 | 成果展示与交流 | 提交项目总结 |
7月21日
理论课程上午
主题
神经网络与无监督学习简介
核心内容
神经网络基础与无监督学习概念
作业/任务
神经网络练习
编程实战下午
主题
神经网络，树莓派小车项目：图像识别训练
核心内容
神经网络编程实践，树莓派小车图像识别训练
作业/任务
完成神经网络任务
7月22日
理论课程上午
主题
卷积神经网络简介 第 1 部分
核心内容
卷积神经网络原理与架构
作业/任务
CNN概念理解
编程实战下午
主题
卷积神经网络，树莓派小车项目：物体检测实验
核心内容
CNN编程实践，树莓派小车物体检测实验
作业/任务
提交物体检测代码
7月23日
理论课程上午
主题
卷积神经网络简介 第 2 部分
核心内容
CNN高级概念与应用
作业/任务
CNN应用练习
编程实战下午
主题
卷积神经网络，树莓派小车项目：算法优化
核心内容
CNN优化实践，树莓派小车算法优化
作业/任务
算法优化报告
7月24日
理论课程上午
主题
强化学习与大语言模型简介
核心内容
强化学习与LLM基础
作业/任务
RL与LLM概念理解
编程实战下午
主题
大语言模型，树莓派小车项目：多场景应用测试
核心内容
LLM编程实践，树莓派小车多场景测试
作业/任务
提交多场景测试结果
7月25日
结营汇报上午
主题
项目展示
核心内容
结营汇报与项目展示
作业/任务
准备展示材料
成果展示下午
主题
交流与总结
核心内容
成果展示与交流
作业/任务
提交项目总结
作息与平台
- 作息：上午理论授课 + Career Talk；下午编程实战 + 硬件调试
- 平台：提供线上课程环境与账号；提供树莓派硬件套件
- 讲义与素材：每日开场发放；晚间集中答疑与 FAQ 更新
- 助教支持：为学员分组并分配 TA，辅导学习和答疑