小学三年级至初中三年级学生，零基础可入学。按年龄和基础分班，分层教学。
从 print 输出开始，一路打怪升级到独立开发 RPG 游戏。孩子将系统掌握 Python 核心语法、常用数据结构与基础算法，并完成至少 3 个可玩的完整游戏项目。
| 章节 | 学期 | 主题 | 课时 | 课次 |
|---|---|---|---|---|
| 第01章 | 一年级（小学三年级） 上学期 | 认识Python，做出第一个程序 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第02章 | 一年级（小学三年级） 下学期 | 数据集合与函数封装 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第03章 | 二年级（小学四年级） 上学期 | 算法基础与Pygame入门 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第04章 | 二年级（小学四年级） 下学期 | 完整游戏开发与数据处理 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第05章 | 三年级（小学五年级） 上学期 | 算法进阶与NOAI初赛备战 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第06章 | 三年级（小学五年级） 下学期 | 综合项目与阶段毕业 | 12 课时 | 9 课次 |
从「AI 是什么」讲起，走完传统机器学习 → 神经网络 → CNN/RNN/Transformer 的完整链路，并用 PyTorch 亲手训练出可运行的视觉与语言模型。
| 章节 | 学期 | 主题 | 课时 | 课次 |
|---|---|---|---|---|
| 第07章 | 四年级（小学六年级） 上学期 | 机器学习基础 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第08章 | 四年级（小学六年级） 下学期 | 神经网络与PyTorch入门 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第09章 | 五年级（初一） 上学期 | CV与NLP双方向 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第10章 | 五年级（初一） 下学期 | NOAI复赛备战与阶段毕业 | 12 课时 | 9 课次 |
站在大模型时代的前沿：吃透 Transformer 与预训练原理，精通 Prompt 工程与 RAG，独立开发可上线的 AI Agent 产品，并完成 LoRA 微调与本地部署。
| 章节 | 学期 | 主题 | 课时 | 课次 |
|---|---|---|---|---|
| 第11章 | 六年级（初二） 上学期 | 大模型原理与Prompt工程 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第12章 | 六年级（初二） 下学期 | RAG与知识库应用 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第13章 | 七年级（初三） 上学期 | AI Agent与应用开发 | 12 课时 | 12 课次 |
| 第14章 | 七年级（初三） 下学期 | 模型微调与毕业项目 | 13 课时 | 11 课次 |
💡 说明：表中「课时」为折算后的实际教学课时（如课次 9-12 连排记 4 课时），「课次」为教案编号行数。全课程课时合计 169 课时。
| 阶段 | 年级 | 时长 | 核心内容 | 竞赛 | 作品 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第一阶段 Python基础 | 小学3-5年级 | 2.5年 | Python语法、数据结构、算法、游戏开发、数据处理 | NOAI初赛 | 自主开发的Python小游戏 |
| 第二阶段 PyTorch深度学习 | 小学6年级-初一 | 1.5年 | 机器学习、神经网络、PyTorch、计算机视觉、NLP入门 | NOAI复赛 | AI图像识别/语音助手项目 |
| 第三阶段 大模型AI搭建 | 初二-初三 | 2年 | 大模型原理、Prompt工程、RAG、Agent、模型微调 | LMCC认证 | 专属AI助手/大模型应用 |