1月5日

技术模块一：C# 与 Version Pro AI 基础入门

知识拼图1：实训导入与环境搭建

知识拼图2：C# 核心语法回顾与进阶

知识拼图3：Version Pro 平台初识与核心功能解析

知识图谱4：C# 与 Version Pro 交互基础

★项目任务：
1.完成 Visual Studio 2022 和 Version Pro 平台的安装与配置，确保环境正常运行。

2.编写一个 C# 程序，实现一个简单的 AI 相关数据处理功能，如数据筛选、排序等。

1月6日

技术模块二：基于 C# 与 Version Pro 的数据处理与 AI 模型构建

知识拼图1：AI 项目数据需求分析与数据收集

知识拼图2：C# 数据处理进阶
知识拼图3：Version Pro 数据预处理工具使用
知识拼图4：基于 Version Pro 的 AI 模型构建

★项目任务：
1.完成选定 AI 项目方向的图像收集，并使用 C# 对图像进行初步的预处理，生成处理后的图像文件。

2.在 Version Pro 平台上使用图像预处理工具对处理后的图像进行进一步优化，完成图像预处理全流程。

3.根据项目需求，在 Version Pro 平台上选择合适的 AI 模型，并完成模型的构建和参数配置。

1月7日

技术模块三：AI 模型训练与 C# 功能开发
知识拼图1：Version Pro AI 模型训练参数设置与训练过程监控

知识拼图2：模型训练结果分析与优化
知识拼图3：C# AI 功能模块开发，调试，测试

★项目任务：
1.在 Version Pro 平台上完成 AI 模型的训练，分析训练结果，根据需要对模型进行优化调整，确保模型性能达到预期目标。

2.完成选定 AI 项目核心功能模块的 C# 代码编写，实现与 Version Pro 平台模型的交互，并进行代码调试和测试，确保功能模块正常运行。

1月8日

技术模块四：AI 项目整合与界面开发
知识拼图1：C# 项目架构设计与模块整合

知识拼图2：项目整合过程中的问题排查与解决

知识拼图3：基于 C# 的 AI 项目界面开发
知识拼图4：界面优化与用户体验提升

★项目任务：
1.完成 AI 项目的架构设计和模块整合，形成完整的项目框架，确保各个功能模块能够协调工作。

2.开发 AI 项目的用户界面，实现界面与功能模块的交互，并对界面进行优化，提升用户体验。

1月9日

技术模块五：AI 项目部署、测试与实训总结
知识拼图1：Version Pro 模型部署与 C# 项目发布
知识拼图2：项目部署后的测试与问题修复

知识拼图3：AI 项目综合演示与评价
知识拼图4：实训总结与经验分享
★项目任务：
1.完成 AI 模型的部署和 C# 项目的发布，在不同环境下对项目进行测试，修复测试中发现的问题，确保项目能够正常运行。

2.准备项目演示材料，完成项目的综合演示，参与学员之间的相互评价，总结本次实训的学习心得和经验。