课程类型-名称-课程学习场景点

课程名称建议：[单选 / 组合，如：课堂教学型｜代码学习型｜实操项目型｜或课堂教学 + 实操项目｜课堂教学+代码学习结合型]，课程名称建议清晰描述学习内容涉及的场景以便于受众更容易理解，聚焦 [核心方向，如：开源通识/开源社区协作 / ***算法代码实践 / ***全流程项目开发等]，以助力学员掌握课程能赋予其可获得的关键能力。

一、课程定位 【必选】

1. 核心目标

课程类型	核心目标描述
课堂教学型	系统学习 [AI 子领域] 开源理论知识（如开源治理、社区规则），具备参与 AI 开源社区的基础认知与协作能力
代码学习型	掌握 [AI 子领域核心算法，如：线性回归 / CNN/Transformer] 的开源代码逻辑，能独立复现、修改算法代码
实操项目型	完成 [AI 项目类型，如：模型服务开发 / 数据标注工具 / 智能 Bot] 全流程开发，具备发起 / 参与 AI 开源项目的实战能力

2. 面向受众

• 核心群体：[通用描述，如：AI 相关专业学生 / 初级开发者 / 项目团队] + [类型适配补充，如：（课堂教学型：需系统构建理论框架者）/（代码学习型：需深化算法代码能力者）/（实操项目型：需积累项目经验者）]

• 适配需求：希望通过 [学习形式，如：理论课程 / 代码实践 / 项目开发]，达成 [具体诉求，如：理解 AI 开源生态 / 提升代码能力 / 获取开源项目经历]

二、学习价值 【必选】

1. 行业背景

当前 AI 领域 80%+ 核心技术（如 TensorFlow/PyTorch/LLaMA）以开源形式发布，企业对 “AI 技术 + 开源协作” 复合型人才需求激增，本课程针对 [类型适配痛点，如：理论 - 实践衔接空白 / 代码能力薄弱 / 项目经验缺失]，提供系统化解决方案。

2. 能力收益

能力维度	课堂教学型	代码学习型	实操项目型
理论认知	✅ 掌握 AI 开源治理、社区规则、生态逻辑	✅ 理解算法代码设计、优化核心思路	✅ 熟悉 AI 项目需求拆解、技术选型方法
实践技能	✅ 熟练 Git 协作、PR 提交基础操作	✅ 独立复现 / 修改 AI 算法代码、性能优化	✅ 完成项目开发、测试部署、反馈迭代
职业优势	✅ 链接开源社区资源、积累行业认知	✅ 提升算法代码竞争力、适配岗位需求	✅ 获得可展示的开源项目成果、简历加分

三、前置知识要求 【必选】

要求类型	通用基础（所有类型需具备）	类型适配补充
必须掌握	1. 编程语言：熟练 Python；2. 工具基础：Git 基础操作；3. AI 基础：[子领域基础概念，如：机器学习基本算法 / 图像预处理流程]	课堂教学型：无额外要求代码学习型：Python 进阶（类 / 装饰器）、[子领域数学基础，如：微积分 / 矩阵运算]实操项目型：[技术栈基础，如：PyTorch/FastAPI/OpenCV]、模块开发能力
推荐具备	1. 了解 AI 开源项目基本概念；2. 能阅读基础技术文档	课堂教学型：AI 相关理论课程学习经历代码学习型：[库使用经验，如：Numpy/PyTorch]实操项目型：1-2 个小型 AI 项目开发经历

四、课程内容体系 【必选】

1. 理论模块 【以下信息仅供参考，具体说明以您的介绍逻辑和思路为准】

模块主题	核心内容
开源基础	AI 开源发展历程、社区协作流程（GitHub/GitLink）、贡献指南（CONTRIBUTING.md）
子领域核心知识	[类型适配内容，如：课堂教学型：开源治理 / 供应链安全代码学习型：算法原理 / 代码设计逻辑实操项目型：项目管理 / 风险评估]
前沿与规范	AI 开源许可证选择、数据隐私保护、代码规范（命名 / 注释）

2. 实践模块【以下信息仅供参考，具体说明以您的介绍逻辑和思路为准】

课程类型	基础任务（阶段性实践）	综合任务（核心成果）
课堂教学型	1. Fork 课程仓库，提交首个 Issue；2. 为开源项目添加中文注释，提交 PR	分析 1 个 AI 开源项目（如 PaddlePaddle），输出《开源项目治理报告》
代码学习型	1. 复现 [算法，如：线性回归] 代码（Numpy 实现）；2. 修改 PyTorch [模块，如：Conv2d] 功能	为 AI 开源项目（如 Scikit-learn）修复代码 Bug / 优化性能，提交 PR 并通过审核
实操项目型	1. 分组制定项目需求文档（PRD）；2. 完成 [模块，如：数据采集 / 模型推理] 开发	开发 [项目，如：AI 训练日志分析 Bot / 图像风格迁移 Web 应用]，开源发布并解决 1 个用户反馈问题

五、学习资源支持 【必选】

资源类型	具体内容与获取路径
核心资料	1. 课件（Slides/PDF）：存放于/Slides目录；2. 课程大纲（Syllabus.md）：项目根目录；3. 任务说明：存放于/Assignments
代码 / 项目资源	1. 示例代码（代码学习型）：/Code目录（按算法分类）；2. 项目模板（实操项目型）：/ProjectTemplates目录；3. 测试数据：/Data目录
视频资源	1. 理论讲解：B 站 [账号名称]（关键词：[课程名]）；2. 实践演示：[链接，如：https://xxx]（含工具操作 / 代码调试）
辅助资源	1. 推荐书单：《AI 开源项目实战》《机器学习实战》；2. 社区渠道：Discord 群（群号：XXX）/ GitLink Discussion；3. 导师答疑：每周 [时间] 腾讯会议（XXX）

六、实践与考核 【可选】

1. 考核权重

考核项	课堂教学型	代码学习型	实操项目型
基础任务	40%	50%	20%
理论 / 代码报告	20%（开源分析报告）	10%（代码拆解报告）	-
综合任务	40%（项目分析）	40%（代码贡献）	30%（项目迭代）+50%（最终成果）

2. 通过标准

• 总分≥60 分，且 [类型适配要求，如：课堂教学型：综合任务报告需含 3 点以上开源治理分析代码学习型：综合任务 PR 需通过开源项目审核实操项目型：最终项目需开源发布且功能可用]

七、课程共建/开源项目参与方式 【必须】

1. 学员参与流程

1. Fork 本课程项目仓库 → 2. 查看 [Syllabus.md] 确认学习计划 → 3. 按模块完成任务并提交 PR → 4. 参与社区讨论 / 答疑

• 类型适配补充：[如：（实操项目型：需先分组，组长添加团队成员权限）/（代码学习型：需先下载/Code目录示例代码）]

2. 外部贡献渠道

• 内容贡献：提交 AI 开源项目案例 / 学习资源，PR 至/UsefulResources目录（详见 CONTRIBUTING.md）

• 代码 / 项目贡献：（代码学习型）优化/Code目录示例代码；（实操项目型）补充/SampleProjects目录案例

• 教学合作：高校 / 企业如需定制课程内容，联系邮箱：[xxx@xxx.com]

八、项目信息 【必选】

• 仓库地址：[当前代码托管平台链接，如：https://gitlink.org.cn/xxx/xxx]

• 更新频率：每周 [X] 更新课程内容 / 答疑文档

• 许可证：[开源许可证类型，如：Apache License 2.0]

• 维护团队：[团队名称 / 负责人]

• 反馈方式：提交 Issue 至本仓库 → 或发送邮件至：[xxx@xxx.com]