掌握轨道交通列车大数据治理核心技能，精通AI模型在故障诊断、预测性维护等场景的开发与部署，具备“数据+算法+行业业务”的复合型解决问题能力，可独立完成基础智能运维项目落地。

模块一：前置基础课程（6课时，第1周）—— 零门槛入门

1.课时1-2：轨道交通行业基础（2课时）学习目标：了解列车核心系统（牵引、制动、信号）、运维流程（计划修vs状态修）、行业痛点。

2.核心内容：列车构造与关键部件原理、CBTC/ATC信号系统简介、智能运维行业发展趋势。

3.在线资源：列车系统3D动画演示、行业报告电子版。

4.课时3-4：Python数据处理基础（2课时）学习目标：掌握Python核心语法、数据处理库（NumPy/Pandas）基础操作。

5.核心内容：变量/循环/函数、DataFrame创建与清洗、基础数据统计。

6.在线实操：利用在线Jupyter环境，完成列车传感器数据的基础读取与统计（提供示例数据集）。

7.课时5-6：大数据与AI基础概念（2课时）学习目标：明确大数据“5V”特征、AI/机器学习/深度学习的关系，了解轨道交通AI应用场景。

8.核心内容：数据采集-存储-分析全流程、机器学习算法分类（回归/分类/聚类）、典型案例解析（故障诊断、预测性维护）。

9.在线作业：列举3个你观察到的轨道交通运维痛点，思考AI可解决的方向（提交至学习平台，讲师点评）。

模块二：轨道交通大数据治理核心技能（12课时）—— 解决“数据质量”痛点

10.课时7-9：数据采集与预处理（3课时）学习目标：掌握轨道交通多源数据（传感器、故障码、文本描述）的采集方式与清洗技巧。

11.核心内容：列车传感器部署原理、数据噪声过滤（平滑处理）、缺失值填充（插值法）、异常值识别（3σ原则）。

12.在线实操：处理列车轴承振动传感器数据，完成噪声过滤与缺失值修复（提供含噪声的真实脱敏数据）。

13.课时10-12：多源数据融合技术（3课时）学习目标：解决“数据孤岛”问题，实现时间/空间维度的数据关联与标准化。

14.核心内容：时间戳对齐算法、故障码与文本描述的语义匹配、多源数据特征提取（时域/频域特征）。

15.在线实操：融合列车故障码、振动数据、运营时长数据，构建统一的故障分析数据集。

16.课时13-15：数据可视化与业务指标构建（3课时）学习目标：掌握轨道交通数据可视化方法，能构建设备健康度、故障预警等核心业务指标。

17.核心内容：Matplotlib/Seaborn绘图技巧、设备退化指标设计（如轴承磨损度）、运维KPI体系（首次修复率、故障间隔时长）。

18.在线实操：绘制列车关键部件健康度趋势图，生成月度运维数据可视化报告。

19.课时16-18：数据安全与隐私保护（3课时）学习目标：了解轨道交通数据分级标准，掌握数据脱敏、加密的核心方法。

20.核心内容：数据分级保护策略（敏感数据识别）、差分隐私技术、联邦学习在轨道交通的应用。

21.在线作业：设计列车乘客信息与运行数据的脱敏方案（提交方案文档，讲师批改）。

22.阶段考核1（单元测验）：大数据治理知识点笔试（20道选择题+3道实操题，在线完成，限时60分钟）。

模块三：AI模型开发与轨道交通适配（18课时）—— 突破“模型可靠性”挑战

23.课时19-22：机器学习基础算法（4课时）学习目标：掌握回归、分类、聚类算法的核心原理，能应用于基础故障诊断场景。

24.核心内容：线性回归（趋势预测）、决策树/随机森林（故障分类）、K-Means（异常聚类）、模型评估指标（准确率、召回率、F1值）。

25.在线实操：用随机森林算法实现列车故障类型分类（提供标注好的故障数据集）。

26.课时23-28：时序模型与故障预测（6课时）学习目标：精通LSTM/GRU时序模型，能实现列车部件故障的提前预测。

27.核心内容：时序数据特征、LSTM模型原理与调优（学习率、迭代次数）、多步预测技巧、小样本学习（解决轨道交通数据不足问题）。

28.在线实操：基于LSTM模型，利用轴承振动数据预测未来72小时故障风险（实战项目第一阶段成果）。

29.课时29-32：模型可解释性技术（4课时）学习目标：解决AI“黑箱”问题，实现模型决策过程透明化，满足行业安全要求。

30.核心内容：XAI可解释性方法（注意力可视化、特征重要性分析）、决策路径展示、故障原因追溯逻辑。

31.在线实操：对已训练的故障预测模型进行可解释性分析，生成故障原因追溯报告。

32.课时33-36：模型轻量化与实时优化（4课时）学习目标：掌握模型压缩、蒸馏技术，适配车载/轨旁低算力环境，实现毫秒级响应。

33.核心内容：模型量化（INT8量化）、剪枝、知识蒸馏、TensorRT加速、边缘计算部署原理。

34.在线实操：对LSTM故障预测模型进行轻量化优化，对比优化前后的推理速度（在线环境测试）。

35.阶段考核2（项目阶段性答辩）：提交“列车轴承故障预测模型”（含代码、效果报告），参加线上小组答辩（每人10分钟，讲师点评）。

模块四：系统集成与行业落地实践（16课时）—— 攻克“系统融合”难题

36.课时37-40：车地协同系统架构（4课时）学习目标：理解车载-轨旁-云端数据链路设计，掌握AI系统与既有轨道交通系统的对接逻辑。

37.核心内容：车地通信协议（5G/WiFi-6）、数据传输加密、系统冗余设计、CBTC系统对接要点。

38.在线资源：车地协同系统架构图、通信协议文档（电子版）。

39.课时41-44：车规级模型部署实战（4课时）学习目标：掌握Docker容器化部署、模型版本管理、故障降级机制设计。

40.核心内容：Docker基础操作、模型服务化（Flask/FastAPI）、模型生命周期管理（训练-部署-迭代）、故障降级策略（如模型失效时切换人工模式）。

41.在线实操：将轻量化后的故障预测模型用Docker容器化部署，模拟轨旁边缘节点的模型调用。

42.课时45-48：智能运维场景落地（4课时）学习目标：掌握预测性维护、故障诊断、健康管理等核心场景的全流程设计。

43.核心内容：“感知-分析-决策-反馈”闭环设计、设备全生命周期健康档案构建、维修策略优化（从计划修到状态修）。

44.在线实操：设计“列车牵引系统预测性维护方案”，含数据采集、模型选型、部署路径（提交方案文档）。

45.课时49-52：系统测试与安全认证（4课时）学习目标：了解轨道交通SIL4安全标准，掌握AI系统测试与合规性验证方法。

46.核心内容：故障注入测试、性能压力测试、安全审计流程、行业法规（《数据安全法》）适配。

47.在线实操：设计AI故障预测系统的故障注入测试用例（如模拟传感器数据异常，验证模型容错性）。

48.阶段考核3（场景方案设计）：任选一个轨道交通AI场景（如事故车定损、预测性维护），提交完整落地方案（含架构设计、技术选型、风险评估）。

模块五：实战项目强化与职业发展（8课时）—— 提升就业/能力进阶竞争力

49.课时53-56：综合实战项目（4课时）学习目标：整合全课知识，独立完成“列车关键部件智能运维系统”开发。

50.核心内容：项目需求分析、数据处理、模型开发、部署测试全流程实战（提供完整脱敏数据集与开发文档）。

51.在线产出：提交完整项目代码、部署手册、效果报告（作为课程核心成果）。

52.课时57-58：行业案例深度解析（2课时）核心内容：拆解国内外标杆案例（如西门子智能运维平台、中国中车列车健康管理系统），分析技术选型与落地难点。

53.在线资源：案例技术白皮书、行业专家访谈录（视频）。

54.课时59：职业发展指导（1课时）核心内容：轨道交通AI领域岗位需求（数据工程师、模型工程师、运维算法专家）、简历优化技巧、面试常见问题解析。

55.课时60：结业答辩与答疑（1课时）核心内容：学员提交综合实战项目成果，讲师集中点评；解答学习与职业发展疑问。