必一运动课程涵盖机器学习综述、数据预处理、多模型对比、聚类模型、时间序列模型、代码版本管理、模型部署、大案例赏析、深度学习理论与应用等核心模块，课程设计聚焦于培养学生的深度学习技能与工具操作能力，强化深度学习思维模式，提高学生将所学知识应用到现实案例场景的能力，协助学生对自己后续的职业发展做出相对合理的规划与定位。

　　为了更好地协助广东外语外贸大学数学与统计学院贯彻落实金融科技人才培养方案教学目标，带领学生掌握人工智能。此次实训以企业真实案例为背景，让学生充分了解项目实践的过程及其所需要的技能和知识点，对于学生的后续实践做基础铺垫，也为就业择业提供帮助，从理论到实战，提升学生的实践能力和就业竞争力必一运动。

　　在五天的密集实训中，同学们全情投入于机器学习与深度学习的探索之旅，不仅领略了前沿算法的魅力必一运动，更亲手实践了复杂模型的构建与优化，理论与实践的结合达到了新的高度。课程结束后随之而来的是大作业答辩，各小组精心筹备，通过项目演示展现了团队协作的力量与问题解决的智慧必一运动，不仅巩固了所学知识，更在实践中积累了宝贵的经验。答辩过程中，每组同学都呈现了对人工智能领域的深刻认知与独立见解，赢得了评审团的一致好评，充分展示了实训期间的丰硕成果。此次实训不仅加深了同学们对人工智能的理解，更为其未来的学习与职业发展奠定了坚实的基础。

　　根据培训后学生反馈显示，学员们在课程中系统了解了机器学习和深度学习的内在逻辑、模型的原理，还掌握了从算法设计到模型优化的一系列实战技能。90%以上学生表示本次实训对于后续学习、实习就业等方向都有很大帮助，课程结束后希望继续进阶学习和培训。

　　点宽深耕金融科技教育领域，是国内最早专注于金融科技教育服务的企业之一，与高校共建金融科技产业学院和金融科技实验室，产教融合、协同育人，目前已经协助220多家高校开展金融科技实践型人才培养。迄今已在全国举办开展学生实践培训和讲座200余次，为学生提供短期实践集训。为高校教师提供专业研修班，累计服务超25000人次。助力国内高校培养“金融 + 数学、统计 + 计算机”的跨学科融合人才，实现校企优势互补必一运动，完成“从理论到实践必一运动，从高校到企业的最后一公里”。