本课程聚焦无人机自主控制、卫星AI系统、航空发动机健康管理、航空大模型应用、智能驾驶舱五大高利润领域，专为需灵活提升技能的航空航天/自动化/计算机等相关专业学员、行业从业者及技术爱好者打造。采用线上模块化教学模式，涵盖基础铺垫、核心算法实战、综合项目落地及职业赋能四大板块，系统传授核心算法原理与工程落地技能。依托专属线上数据集、远程仿真平台账号及资深师资线上指导，助力学员利用碎片化时间构建“航空航天专业知识+AI算法能力”的复合型知识体系，掌握路径规划、故障诊断、遥感解译等实战技能。

1. 航空航天/自动化/计算机/电子信息等相关专业在校硕士/本科生2. 航空航天企业研发/运维人员；3. 无人机/卫星/航空发动机领域从业者；4. 对航空航天AI算法方向感兴趣，希望远程完成技能转型的技术爱好者。

•数学基础：掌握线性代数（矩阵运算、特征值/特征向量）、概率论与数理统计（概率分布、期望、方差、假设检验）、微积分（导数、积分、多元函数极值）核心知识点，具备算法推导的基本数学思维，可应对AI模型构建与优化的基础需求。

•编程能力：熟练掌握Python核心语法（变量、循环、函数、类、异常处理），了解常用数据结构（列表、字典、数组、链表），能够独立编写简单的Python脚本，适配PyTorch/TensorFlow框架的基础使用场景。

•基础层（适配线上基础班）：了解人工智能/机器学习基本概念（如监督学习、无监督学习、模型训练/测试流程），对无人机、卫星、航空发动机等航空航天领域有初步认知（无需深入专业知识），适合跨专业转型或刚入行的学员。

•进阶层（适配线上进阶班/精英班）：具备机器学习基础（熟悉决策树、SVM、逻辑回归等传统模型原理与应用），了解深度学习基本框架（如CNN、LSTM的核心思想），有1-2个简单AI项目实操经验（如数据分类、目标检测demo开发），适合有一定AI基础想深耕航空航天场景的学员。

•加分工具：提前熟悉Anaconda环境配置、Jupyter Notebook使用方法，或有Matlab、Python数据分析库（Pandas、Numpy）的基础使用经验，可快速衔接课程中的算法实操环节。

系统掌握无人机自主控制、卫星AI系统、航空发动机健康管理、航空大模型应用、智能驾驶舱五大高利润领域的核心算法原理，理解航空航天行业技术规范与适航认证基础；具备AI算法在航空航天场景下的设计、开发、调优及工程落地能力，能独立完成路径规划、故障诊断、遥感解译等典型实战项目；适配航空航天企业技术研发、算法落地等岗位需求，提升获取行业权威认证与对接头部企业的核心竞争力，为职业升级或赛道转型奠定基础。

模块一：航空航天AI算法基础铺垫【总课时：56课时】

第1章：数学与AI算法基础强化【36课时】

•核心数学工具：线性代数（矩阵运算、特征值分解）、概率论与数理统计（贝叶斯定理、概率分布）、最优化理论（梯度下降、凸优化）

•经典AI算法框架：机器学习（回归、分类、聚类算法原理与实践）、深度学习（CNN/RNN/Transformer架构核心逻辑）

•开发环境搭建：线上指导Python编程进阶、PyTorch/TensorFlow框架实战；提供线上代码调试工具，配套航空航天数据处理工具（NumPy/Pandas/Scipy）使用教程

第2章：航空航天行业背景与技术规范【20课时】

•行业发展现状：航空航天AI算法应用场景、技术瓶颈与市场需求（结合最新行业数据）

•核心技术规范：航空航天级算法安全标准、适航认证基础（DO-178C/DO-254）、数据安全与合规要求

•常用工具与平台：提供卫星仿真平台（STK）远程账号、无人机开发框架（ROS/ROS2）线上部署指南、航空发动机故障模拟系统线上实操权限

模块二：五大高薪酬领域核心算法实战【总课时：80课时】

赛道一：无人机自主控制算法实战【16课时】

第1节：无人机路径规划与避障算法【4课时】

•基础算法：A*、D* Lite路径规划原理与代码实现

•进阶算法：强化学习（Q-learning/DDPG）在动态路径规划中的应用

•实战演练：提供ROS2线上仿真环境，指导完成无人机室内外避障仿真（结合YOLO目标检测）；配套线上代码库，支持远程调试优化

第2节：无人机视觉导航与定位【6课时】

•核心技术：ORB-SLAM2/3算法原理、视觉惯性融合定位

•进阶应用：MobileViT注意力机制在实时视觉导航中的优化

•实战演练：提供农业植保无人机数据集，指导线上完成视觉导航系统开发（含数据标注与模型调优）；支持线上提交成果，讲师远程点评

第3节：多无人机集群协同控制【6课时】

•核心算法：改进型Auction算法、一致性控制算法

•实战演练：提供Matlab/Simulink线上使用权限，指导完成10+无人机集群任务分配与协同作业仿真；配套仿真教程，支持自主反复练习

赛道二：卫星AI系统与轨道优化算法【16课时】

第1节：卫星姿态控制与轨道优化【4课时】

•基础理论：卫星轨道动力学、姿态控制方程

•AI算法应用：深度强化学习（DRL）实现卫星在轨姿态自主调整

•实战演练：依托STK远程仿真平台，指导完成卫星轨道优化仿真（降低燃料消耗30%+）；提供仿真案例模板，支持线上提交结果分析

第2节：遥感图像智能解译【6课时】

•核心技术：Transformer架构在多光谱遥感图像分类中的应用

•进阶应用：遥感图像目标检测（舰船/飞机/植被）与变化检测

•实战演练：提供“星海智脑”轻量化模型线上部署工具，指导完成遥感图像解译系统开发；配套遥感图像数据集，支持线上模型训练与调优

第3节：星载大模型部署与在轨推理【6课时】

•核心技术：大模型轻量化（LoRA/量化）、星上算力优化

•实战演练：提供线上算力支持，指导完成80亿参数航空航天私域大模型星载部署仿真；配套轻量化技术教程，支持远程调试

赛道三：航空发动机健康管理AI算法【16课时】

第1节：发动机故障诊断与信号处理【4课时】

•基础理论：航空发动机结构与故障模式、振动频谱分析

•AI算法应用：CNN+LSTM融合模型故障诊断（准确率90%+）

•实战演练：提供真实发动机数据集线上访问权限，指导完成故障预警系统开发；支持线上提交模型准确率报告，讲师远程答疑优化

第2节：发动机剩余寿命预测（RUL）【6课时】

•核心算法：多传感器数据融合、RNN/GRU剩余寿命预测模型

•实战演练：提供发动机全生命周期线上数据集，指导完成剩余寿命预测（误差控制在5%以内）；配套数据处理工具，支持自主练习

第3节：发动机数字孪生与智能运维【6课时】

•核心技术：AI驱动的数字孪生模型构建、智能排故知识图谱

•实战演练：提供数字孪生仿真平台线上账号，指导完成发动机数字孪生仿真平台搭建（含运维决策优化）；支持线上保存项目成果

赛道四：大模型在航空航天应用实战【16课时】

第1节：航空航天专用大模型微调【4课时】

•核心技术：LoRA/QLoRA微调原理、领域数据集构建（飞行器设计/故障诊断）

•实战演练：提供开源大模型线上微调工具与航空发动机故障诊断数据集，指导完成微调实战；支持线上提交微调结果，讲师点评优化

第2节：Prompt工程与航空任务优化【6课时】

•核心技巧：航空领域Prompt设计、少样本/零样本学习

•实战演练：提供飞行器设计参数、维修手册等线上素材，指导完成参数优化、智能问答系统开发；支持线上演示系统功能

第3节：多模态航空数据理解与融合【6课时】

•核心技术：图像（卫星/航拍）+文本（手册）+传感器数据融合算法

•实战演练：提供多模态航空数据集，指导完成智能分析平台开发（含数据可视化）；配套线上部署教程，支持远程展示成果

赛道五：智能驾驶舱与飞行控制算法【16课时】

第1节：自适应飞行控制算法【4课时】

•基础理论：飞行力学模型、复杂工况下的控制挑战

•AI算法应用：强化学习在自适应飞行控制中的实现

•实战演练：提供飞行模拟器线上访问权限，指导完成自适应控制算法仿真；配套仿真操作指南，支持自主反复练习

第2节：智能决策与应急处置系统【6课时】

•核心技术：深度置信网络（DBN）、应急处置知识图谱

•实战演练：提供极端天气飞行场景线上素材，指导完成应急决策系统开发；支持线上提交系统响应结果，讲师远程点评

第3节：人机协同交互界面设计【6课时】

•核心技术：多模态交互（语音/视觉）算法、用户意图识别

•实战演练：提供人机交互原型开发线上工具，指导完成智能驾驶舱人机交互原型开发；支持线上演示原型功能

模块三：综合项目实战与工程落地【总课时：40课时】

第1章：项目选题与需求分析【8课时】

选题方向（贴合企业真实需求）：

•方向1：电力巡检无人机自主控制系统开发

•方向2：低轨卫星星座AI调度算法设计

•方向3：航空发动机预测性维护系统落地

•方向4：航空大模型维修手册智能问答平台

需求分析：线上讲解行业痛点拆解方法，指导完成技术指标设定、项目计划制定；支持线上提交需求分析报告，讲师远程点评

第2章：项目开发与实战落地【24课时】

•核心环节：数据采集与预处理、算法设计与实现、模型调优与验证、系统集成与测试

•过程指导：搭建线上项目协作平台，提供行业专家1v1线上答疑、项目进度线上把控、技术难点远程突破；定期开展线上项目进度沟通会

第3章：项目答辩与成果优化【8课时】

•答辩要求：组织线上项目成果展示会，指导完成技术方案阐述、问题解答；支持线上录制答辩视频，方便复盘优化

•成果优化：结合专家线上点评完善项目，指导整理项目文档与代码（适配企业交付标准）；支持线上提交最终成果，获取存档证书