Python AI Coding
Python AI 编程课程
Python 课程承接图形化编程，帮助学生进入真实代码环境。课程从语法、输入输出、条件循环和函数开始， 逐步进入项目实践、数据分析、自动化工具、硬件控制和 AI 应用，为智能应用开发与综合作品创作打基础。
Course System
Python 不只是学语法，而是用代码解决问题
课程把语法训练、项目实践、AI 应用和算法衔接放在同一条路径里，帮助学生找到更适合自己的长期方向。
从图形化到文本代码
学习 Python 基础语法，理解变量、数据类型、输入输出、条件判断、循环结构和基础测试方法。
- 核心概念：变量、字符串、数字、条件、循环、报错信息。
- 典型作品：计算器、猜数字、问答程序、绘图作品。
- 学习目标：能独立编写、运行并优化对应主题程序。
函数、列表与项目结构
通过小游戏和工具型项目学习函数封装、列表、字典、文件读写和模块使用，让代码从“能跑”进入“可组织”。
- 核心概念：函数、参数、返回值、列表、字典、文件、模块。
- 典型作品：单词本、成绩统计、抽奖程序、游戏项目。
- 学习目标：能把复杂任务拆成多个函数和模块。
数据、自动化与智能应用
结合文件处理、数据图表、网络 API 和 AI 模型接口，完成可演示的学习工具、科学记录工具和智能应用原型。
- 核心概念：CSV、JSON、网络请求、API、提示词、数据可视化。
- 典型作品：天气查询、数据报告、AI 问答助手、自动化脚本。
- 学习目标：把编程与科学探究、工程项目连接起来。
Python 算法基础与综合训练
通过在线练习平台训练输入输出、模拟、枚举、排序、递推和基础数据结构，提升学生使用 Python 分析问题和解决问题的能力。
- 核心概念：题意拆解、样例测试、复杂度意识、错题整理。
- 典型产出：OJ 训练记录、算法笔记、阶段测评。
- 学习目标：能用 Python 完成基础题型训练，并把方法迁移到综合项目中。
Design Process
用工程化流程训练真实编程习惯
每个 Python 项目都会经历问题定义、逻辑分析、模块设计、代码实现、测试优化和作品表达，避免只会照着敲代码。
已生成 12 页 Python 课程主题图册，每页 8 节课，包含授课主题、学习内容、学习目标和课时。该页面按授权账号开放。