我给大家推荐报名由中小企业合作发展促进中心联合中科软研组织的一系列高质量培训课程，需要的粉丝可以来抄作业了~之前也分享过中科软研的科研培训，亲身体会过确实不错才给大家推荐，大家可以自己去体验一下，非常详细，都完美呈现在这套课程里，具有收藏价值！学完后，绝对让你少走弯路，方法不对，努力白费，方法选对，事半功倍！！！
📚 培训推荐 📚
课程一：深度学习进阶与前沿技术应用高级培训班
课程二：DeepSeek与ChatGPT科研应用、论文写作、课题申报、数据分析及AI绘图实战培训班
课程三：MATLAB数据分析、机器学习与深度学习实践应用高级培训
📚 课程一：
各企事业单位、高等院校及科研院所：
近年来，伴随着以Transformer为代表的深度学习新范式的快速发展，人工智能技术日新月异，AI在各个领域的应用越来越深入和广泛。为了帮助广大学员更加系统地学习和掌握人工智能领域近期的前沿理论与核心技术，中小企业合作发展促进中心联合中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）重磅推出全新的“深度学习进阶与前沿技术应用”高级培训班，助您全面掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。课程采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出地讲解注意力机制的核心原理，系统剖析Transformer模型家族及其在自然语言处理（BERT、GPT系列）和计算机视觉（ViT、Swin Transformer、DETR）领域的应用。课程还将聚焦大语言模型在目标检测、语义分割等任务中的前沿实践，并详解先进的LLaVA多模态架构。此外，本次培训还将覆盖多种物理信息神经网络（PINN）、自监督学习（SimCLR、MoCo）、图神经网络（GCN、GAT）以及强化学习（Q-Learning、DQN）等多个前沿专题的基本原理及Python代码实现方法。该培训课程为进阶课程，需要学员已掌握卷积神经网络、循环神经网络等深度学习基础知识。同时，应具备一定的Python编程基础，熟悉Pytorch等深度学习框架，通过课程学习，您将能够系统地掌握最新的AI技术，提升解决实际问题的能力，成为AI领域的技术专家。现通知如下：
主办单位：中小企业合作发展促进中心、中科软研（北京）科学技术中心
承办单位：中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司、培文兴农（北京）科技有限公司
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、培训内容与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
6、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流
2025年08月01日—08月03日 北京现场+线上直播（培训三天）
注：现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加，名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。
章节安排 | 课程内容 |
第一章 注意力机制详解 | 1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。
2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？） 3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-Value Attention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意力（Multi-Head Attention）、Soft Attention 与 Hard Attention、全局（Global）与局部（Local）注意力 4、注意力机制的优化与变体：稀疏注意力（Sparse Attention）、自适应注意力（Adaptive Attention）、动态注意力机制（Dynamic Attention）、跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention） 5、注意力机制的可解释性与可视化技术：注意力权重的可视化（权重热图） 6、案例演示
7、实操练习 |
第二章 自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型详解 | 1、Transformer模型的提出背景（从RNN、LSTM到注意力机制的演进、Transformer模型的诞生背景及其在自然语言处理和计算视觉中的重要性） 2、Transformer模型的进化之路（RCTM→RNN Encoder-Decoder→Bahdanau Attention→Luong Attention→Self Attention） 3、Transformer模型拓扑结构（编码器、解码器、多头自注意力机制、前馈神经网络、层归一化和残差连接等） 4、Transformer模型工作原理（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数） 5、BERT模型的工作原理（输入表示、多层Transformer编码器、掩码语言模型MLM、下一句预测NSP） 6、GPT系列模型（GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4）的工作原理（单向语言模型、预训练、自回归生成、Zero-shot Learning、上下文学习、RLHF人类反馈强化学习、多模态架构） 7、案例演示
8、实操练习 |
第三章 计算视觉（CV）领域的Transformer模型详解 | 1、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现） 2、Swin Transformer模型（提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现） 3、DETR模型（提出的背景、基本架构、与RCNN、YOLO系列模型的比较、双向匹配损失与匈牙利匹配算法、匹配损失与框架损失、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）
4、案例演示
5、实操练习 |
第四章 目标检测的大语言模型 | 1、基于大语言模型的目标检测的工作原理（输入图像的特征提取、文本嵌入的生成、视觉和语言特征的融合、目标检测与输出） 2、目标检测领域的大语言模型概述（Pix2Seq、Grounding DINO、Lenna等） 3、案例演示
4、实操练习 |
第五章 语义分割的大语言模型 | 1、基于大语言模型的语义分割的工作原理（图像特征提取、文本嵌入生成、跨模态融合、分割预测） 2、语义分割领域的大语言模型概述（ProLab、Segment Anything Model、CLIPSeg、Segment Everything Everywhere Model等）
3、案例演示
4、实操练习 |
第六章 LlaVA多模态大语言模型详解 | 1、LLaVA的核心技术与工作原理（模型拓扑结构讲解） 2、LLaVA与其他多模态模型的区别（LLaVA模型的优势有哪些？） 3、LLaVA的架构与训练（LLaVA的多模态输入处理与特征表示、视觉编码器与语言模型的结合、LLaVA的训练数据与预训练过程） 4、LLaVA的典型应用场景（图像问答、图像生成与描述等） 5、案例演示
6、实操练习 |
第七章 物理信息神经网络（PINN） | 1、 物理信息神经网络的背景（物理信息神经网络（PINNs）的概念及其在科学计算中的重要性、传统数值模拟方法与PINNs的比较）
2、PINN工作原理：物理定律与方程的数学表达、如何将物理定律嵌入到神经网络模型中？PINN的架构（输入层、隐含层、输出层的设计）、物理约束的形式化（如何将边界条件等物理知识融入网络？）损失函数的设计（数据驱动与物理驱动的损失项）
3、案例演示
4、实操练习 |
第八章 自监督学习模型详解 | 1、自监督学习的基本概念（自监督学习的发展背景、自监督学习定义、与有监督学习和无监督学习的区别） 2、经典的自监督学习模型的基本原理、模型架构及训练过程（对比学习: SimCLR、MoCo；生成式方法：AutoEncoder、GPT；预文本任务：BERT掩码语言模型） 3、自监督学习模型的Python代码实现
4、案例演示
5、实操练习 |
第九章 图神经网络详解 | 1、图神经网络的背景和基础知识（什么是图神经网络？图神经网络的发展历程？为什么需要图神经网络？） 2、图的基本概念和表示（图的基本组成：节点、边、属性；图的表示方法：邻接矩阵；图的类型：无向图、有向图、加权图）。 3、图神经网络的工作原理（节点嵌入和特征传播、聚合邻居信息的方法、图神经网络的层次结构）。 4、图卷积网络（GCN）的工作原理。 5、图神经网络的变种和扩展：图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）、图自编码器、图生成网络。
6、案例演示
7、实操练习 |
第十章 强化学习详解 | 1、强化学习的基本概念和背景（什么是强化学习？强化学习与其他机器学习方法的区别？强化学习的应用领域有哪些？ 2、Q-Learning（马尔可夫决策过程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函数？Q-Learning的基本更新规则）。 3、深度Q网络（DQN）（为什么传统Q-Learning在高维或连续的状态空间中不再适用？如何使用神经网络代替Q表来估计Q值？目标网络的作用及如何提高DQN的稳定性？）
4、案例演示
5、实操练习 |
第十一章 讨论与答疑 | 1、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等） 2、建立微信群，便于后期的讨论与答疑 |
中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家。人工智能领域一线专家，主要从事人工智能、大模型开发、机器学习与深度学习、数据挖掘、数据可视化和软件开发、系统建模与仿真研究工作，具有丰富的科研经验，熟练掌握如机器学习、深度学习、Python、MATLAB、PyTorch、Tensorflow、Keras、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群优化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在对大模型技术、机器学习与深度学习核心技术进行研究，主持参与多项相关重点项目研发及基金项目，主编多本相关著作，已发表多篇高水平的国际学术研究论文。
A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书；
B类：可获得中小企业合作发展促进中心颁发的《人工智能训练师》职业技能证书，纳入中心数据库，全国通用可查。
C类：可获得国家一级学会颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
D类：可获得工业和信息化部所属的党政机关（正局级)颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。
如需具体的培训通知，请联系我们获取。
联系人：刘老师 13261851751（微信同号）
微信二维码：
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
📚 课程二：
本专门为科研人员设计的大模型AI课程，致力于提升论文写作效率和科研能力，通过全面介绍和实操训练最新的人工智能模型如中国自主研发的DeepSeek模型（主要以DeepSeek为主）以及国外最先进的大语言模型GPT4.5、Grok-3、Claude3.7、Gemini2.5及其他前沿技术，使学员能够在科研和学术写作中取得显著成效。课程内容丰富，涵盖从文献自动检索到论文内容的自动生成，以及专业的论文润色技巧，极大提升了写作的速度和质量。此外，课程深入讲解了如何利用AI工具进行复杂数据的分析处理，从而帮助科研人员在数据洪流中快速定位关键信息，发掘数据背后的科学问题和解决方案，加速科研创新过程。我们还将探讨如何有效地与AI系统交流，以获取最准确的科研指导和支持，这在处理复杂或跨学科的科研问题时显得尤为重要。DeepSeek是一款由中国初创公司开发的开源大型语言模型，其最新版本DeepSeek-R1在推理能力方面表现出色，尤其在数学和编程任务中，已被认为在某些基准测试中超越了OpenAI的o1模型。此外，DeepSeek的模型以其高效性和低成本著称，训练成本远低于美国同行数亿美元的投入。我们将深入探讨DeepSeek模型的架构、优势以及在科研中的实际应用，帮助学员掌握如何利用这一先进工具提升科研效率，我们的课程还包含数据分析，机器学习，深度学习项目实战：使用AI大模型结合Python（Anaconda、Jupyter）完成从数据清洗、特征工程到模型训练（线性回归、LightGBM、LSTM、CNN等）的全流程脚本生成与可视化，辅以AI自动绘图（散点图、ROC曲线、特征重要性图等），自动建模，自动分析结论等功能。通过实际操作演练，课程不仅帮助学员掌握具体技能，还将提供策略和技巧，使学员能够更好地应用这些工具解决实际问题。无论是在撰写科研论文，还是在进行科学研究与数据分析时，本课程都旨在让科研人员能够更加自如地运用AI技术，提高科研效率，加强论文的竞争力和影响力。中小企业合作发展促进中心联合中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）举办“DeepSeek与ChatGPT科研应用、论文写作、课题申报、数据分析及AI绘图实战培训班”现将通知事宜如下：主办单位：中小企业合作发展促进中心、中科软研（北京）科学技术中心
承办单位：中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司、培文兴农（北京）科技有限公司1.【福利】赠送每人1个AI大模型平台会员账号，支持使用多种主流大模型，没有使用次数限制，不需要翻墙（具体时间可参考收费标准）2.赠送一个可以终身免费使用ChatGPT普通账号（需魔法）；3.深入介绍DeepSeek模型技术和应用，针对实际SCI论文进行解读分析，详细讲解如何结合AI进行SCI论文写作；4.课程内容的90%以上为实际案例操作，深度剖析AI在科研学术中的最佳应用；5.本培训提供永久答疑服务。课后实践学习的过程中遇到问题，可以随时找老师进行交流；6.参加本次培训后，后期相同的培训本人可终身免费参加；7.前30位报名赠送往届培训视频及资料；8.培训结束后提供完整的培训视频回放。1.提升论文写作效率：学习如何利用AI自动化文献搜索和论文写作，大幅提升写作速度及质量。2.增强数据分析技能：通过AI进行高级数据分析，使科研人员能更深入分析数据，加速科研发现。3.增强机器学习与深度学习模型应用能力：通过AI辅助的机器学习与深度学习模型，帮助科研人员深入分析数据、优化模型、提升预测准确性，加速科研发现的进程。4.优化科研问题解决：掌握与AI交流，有效获取科研信息和解决方案，提高问题解决效率。5.提高论文创新性和影响力：使用AI增加论文的创新点和理论深度，提升学术影响力。第三十四届：2025年07月11日—07月13日 广州站+线上直播（培训三天）第三十五届：2025年07月25日—07月27日 呼和浩特市+线上直播（培训三天）第三十六届：2025年08月08日—08月10日 北京市+线上直播（培训三天）注：现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加。中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家，人工智能领域一线实战专家，10年人工智能项目开发经验，8年人工智能行业培训经验。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。主持完成过多项国家及企业重大项目，拥有20项专利，出版人工智能相关书籍3本，曾给学校、医院、企业、气象局等单位完成过多项人工智能相关项目。受邀为多家高校及企业做人工智能技术企业内训。业内顶尖IT培训平台30万学员好评率99%；A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书；
B类：可获得国家事业单位颁发的高级《生成式人工智能(AIGC)工程师》职业技能证书，纳入中心数据库，全国通用可查。C类：可获得（国家一级协会）颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据，官网可查。D类：可获得工业和信息化部所属的党政机关（正局级）颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。如需具体的培训通知，请联系我们获取。
联系人：刘老师 13261851751（微信同号）
微信二维码：
📚 课程三：
MATLAB是由美国MathWorks公司推出的一款应用于科学计算和工程仿真的交互式编程软件，它有包罗万象的工具箱和草稿纸式的编程语言，将符号计算、数值分析、矩阵计算、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理、信号处理、计算金融学、计算生物学以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。伴随着人工智能第三次浪潮的兴起与发展，以卷积神经网络为代表的深度学习算法在各行各业都取得了广泛、成功的应用。因此，中小企业合作发展促进中心联合中科软研（北京）科学技术中心（http://www.fzby.org.cn/）特邀请清华大学教授共同举办“MATLAB数据分析、机器学习与深度学习实践应用”培训班，旨在帮助学员掌握人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、生成式对抗网络、YOLO目标检测、U-Net图像分割、自编码器等）的基本原理及MATLAB编程实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解MATLAB2023a深度学习工具箱的新特性，以及经典人工智能方法在实际应用时需要掌握的经验及技巧。具体事宜如下：
培训时间：25年8月15日、16日、17日（培训三天） 北京现场+直播授课
注：全程有录屏，可以回放，课后提供答疑，可开发票，方便报销。
特色：建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用，课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流。
课程大纲：
课程章节 | 主要内容 |
第一章 MATLAB 基础编程串讲 |
1、MATLAB 基础操作：包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文 件、基本绘图等 2、文件导入：mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi 等格式 3、MATLAB 编程习惯、编程风格与调试技巧 4、向量化编程与内存优化 5、MATLAB 数字图像处理入门（图像的常见格式及读写、图像类型的转换、数字图像的基本运算、数字图像的几何变换、图像去噪与图像复原、图像边缘检测与图像分割） 6、案例讲解：基于手机摄像头的心率计算
7、实操练习 |
第二章 MATLAB 2023a新特性简介 | 1、实时脚本（Live Script）与交互控件（Control）功能介绍与演示 2、批量大数据导入及Datastore类函数功能介绍与演示 3、数据清洗（Data Cleaning）功能介绍与演示 4、实验管理器（Experiment Manager）功能介绍与演示 5、MATLAB Deep Learning Toolbox概览 6、MATLAB Deep Learning Model Hub简介 7、深度网络设计器（Deep Network Designer）功能介绍与演示 8、MATLAB与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架协同工作功能介绍与演示 |
第三章
BP 神经网络 | 1、人工智能基本概念辨析（回归拟合问题与分类识别问题；有监督（导 师）学习与无监督（无导师）学习；训练集、验证集与测试集；过拟合 与欠拟合） 2、BP 神经网络的工作原理 3、数据预处理（归一化、异常值剔除、数据扩增技术等） 4、交叉验证与模型参数优化 5、模型评价与指标的选择（回归拟合问题 vs. 分类识别问题） 6、案例讲解： （1）手写数字识别
（2）人脸朝向识别
（3）回归拟合预测 7、实操练习 |
第四章 支持向量机、决策树与 随机森林 | 1、支持向量机的基本原理（支持向量的本质、核函数的意义） 2、决策树的基本原理（信息熵和信息增益；ID3和 C4.5的区别）
3、随机森林的基本原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”提现在哪些地方？） 4、知识扩展：支持向量机、决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？怎样解读随机森林的结果？ 5、案例讲解：（1）鸢尾花 Iris 分类识别（SVM、决策树） （2）基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型 6、实操练习 |
第五章 变量降维与特征选择 | 1、变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection) 在概念上的区别与联系 2、主成分分析（PCA）的基本原理 3、偏最小二乘法（PLS）的基本原理 4、PCA 与 PLS 的代码实现 5、PCA 的启发：训练集与测试集划分合理性的判断 6
、经典特征选择方法 （1）前向选择法与后向选择法 （2）无信息变量消除法 （3）基于二进制遗传算法的特征选择 |
第六章 卷积神经网络 | 1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越 好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？） 2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN 的典型拓扑结构是怎 样的？CNN 的权值共享机制是什么？CNN 提取的特征是怎样的？） 3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等经典深度神经 网络的区别与联系 4、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等）的下载 与安装 5、案例讲解： （1）CNN 预训练模型实现物体识别 （2）利用卷积神经网络抽取抽象特征 （3）自定义卷积神经网络拓扑结构 （4）1D CNN 模型解决回归拟合预测问题
6、实操练习 |
第七章 网络优化与调参技巧 | 1、网络拓扑结构优化 2、优化算法（梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、 Adam 等） 3、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参 数优化、网络正则化等） 4、案例讲解：卷积神经网络模型优化
5、实操练习 |
第八章 迁移学习算法 | 1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学 习？迁移学习的基本思想是什么？） 2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法 3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats） 4、实操练习 |
第九章 生成式对抗网络（GAN） |
1、生成式对抗网络 GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网 络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN 给我们带来的启示） 2、GAN 的基本原理及 GAN 进化史 3、案例讲解：GAN 的 MATLAB 代码实现（向日葵花图像的自动生成） |
第十章 循环神经网络与长短时 记忆神经网络 | 1、循环神经网络（RNN）的基本原理 2、长短时记忆神经网络（LSTM）的基本原理
3、RNN 与 LSTM 的区别与联系 4、案例讲解：
（1）时间序列预测
（2）序列-序列分类
5、实操练习 |
第十一章
基于深度学习的视频分 类案例实战 | 1、基于深度学习的视频分类基本原理 2、读取视频流文件并抽取图像帧 3、利用预训练 CNN 模型提取指定层的特征图 4、自定义构建 LSTM 神经网络模型 5、案例讲解：HMDB51 数据集视频分类
6、实操练习 |
第十二章 目标检测YOLO 模型 | 1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系 2、YOLO 模型的工作原理 3、从 YOLO v1 到 v5 的进化之路 4、案例讲解： (1)使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测 (2)训练自己的数据集：新冠疫情佩戴口罩识别 5、实操练习 |
第十三章 U-Net模型 |
1、语义分割（Semantic Segmentation）简介 2、U-Net 模型的基本原理 3、案例讲解：基于U-Net 的多光谱图像语义分割 4、实操练习 |
第十四章 自编码器 | 1、自编码器的组成及基本工作原理 2、自编码器的变种（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷 积自编码器、掩码自编码器等）及其工作原理 3、案例讲解：基于自编码器的图像分类 4、实操练习 |
第十五章 讨论与答疑 | 1、如何查阅文献资料？（你会使用 Google Scholar、Sci-Hub、 ResearchGate 吗？应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码？） 2、如何提炼与挖掘创新点？（如果在算法层面上难以做出原创性的工作， 如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点？）
3、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等） 4、建立微信群，便于后期的讨论与答疑 |
获取具体的培训通知请联系，联系人：刘老师 13261851751（微信同号）
微信二维码：
