航空航天AI·大模型系统培训课程2026

本课程是航空航天AI一体化培训课程，聚焦“航空航天业务+大模型AI+适航合规+工程实战”。精准破解“传统航天人不懂AI、普通AI人不懂航天业务与适航合规”的行业痛点。课程覆盖无人机自主控制、卫星AI与轨道优化、航空发动机PHM健康管理五大模块，深度融入ISO 15964、ED-324、GB 44564等最新行业标准，兼顾理论讲解与实操演练，适配零基础转行、在职技能提升、企业人才培养、高校专业共建等多元需求，助力学员快速掌握航空航天大模型核心技能，实现高薪就业或企业技术升级。

课程适合想转行至航空航天AI领域的应届生、职场人；航空航天相关专业（航天工程、航空工程、自动化等）在校学生、毕业生；AI相关专业（计算机、人工智能、大数据等）想跨界进入航空航天领域的从业者；航空航天行业在职人员（工程师、技术人员）想提升AI技能、适配岗位升级需求。

•基础要求：具备基本的计算机操作能力，了解简单的数学基础（初等数学、概率统计入门），对AI、航空航天领域有基本兴趣。

•进阶要求：有Python基础、机器学习基础（如了解CNN、LSTM等基本算法）者优先，无相关基础可参加16课时预科补学，完成基础能力铺垫。

•个人目标：掌握航空航天AI核心技术与行业标准，具备五大核心赛道实操能力，能够独立完成基础项目开发；精英班学员可具备企业级项目实战能力，实现高薪就业或岗位晋升。

•企业目标：帮助企业员工掌握航空航天大模型、适航合规、PHM等核心技能，解决“AI与业务脱节”痛点，推动企业技术升级与人才梯队建设。

•高校目标：助力高校完善航空航天AI相关专业课程体系，提升教师实操教学能力，培养贴合行业需求的复合型技能人才，对接1+X证书体系。

模块0：预科基础补学（仅基础班/零基础学员）

•Python核心实操：变量、循环、函数、类，Pandas/Numpy数据处理（4课时）

•AI基础入门：机器学习核心概念、监督/无监督学习、PyTorch/TensorFlow基础使用（6课时）

•航空航天通识：行业基础概念、五大赛道业务场景、核心数据类型（6课时）

模块1：基础铺垫（全班必修，24课时）

1.1 航空航天AI行业认知与标准解读（6课时）

•行业趋势：低空经济、商业航天、大模型赋能航空航天的核心应用场景

•标准落地：国际标准（ISO 15964、ED-324）、国内标准（GB 44564、GB/T 45736）核心条款解读，贴合课程实操

•核心数据：遥测时序数据、遥感图像数据、飞参数据、文本手册数据的特点与处理方法

•必备工具：Anaconda、Jupyter Notebook、Matlab基础、STK入门、ROS2基础（实操教学）

•数据合规：保密要求、数据标注、小样本数据处理技巧

1.3 大模型基础与航空适配（8课时）

•大模型核心：Transformer架构、GPT/BERT/多模态大模型原理

•航空适配：大模型在航空航天场景的痛点、适配思路、轻量化入门

•实操：基础Prompt工程、简单模型调用与调试

•核心算法：路径规划（A*/强化学习）、避障算法、视觉导航（ORB-SLAM2/3）

•实战适配：ISO 15964、GB 44564标准落地，低空巡检、物流场景实操

•项目实操：无人机避障系统开发、多无人机集群协同仿真（ROS2平台）

•核心算法：遥感图像智能解译（Transformer）、卫星姿态控制、轨道优化（强化学习）

•实战适配：ISO 21740、GB/T 45736标准，碰撞规避、遥感解译场景实操

•项目实操：卫星遥感目标检测、轨道优化仿真（STK+Matlab）

•核心算法：故障诊断（CNN+LSTM）、剩余寿命预测（RUL）、多传感器数据融合

•实战适配：HB 8739、HB 8707标准，发动机故障预警、预测性维护实操

•项目实操：发动机故障诊断系统开发、数字孪生仿真基础