体育 × AI 工程学 × 认知科学，打破“为了编程而编程”的旧模式。
在AI时代，单纯的知识记忆将被算法替代。本课程致力于培养未来的 Somatic Architects (躯体架构师)。 引导学生利用代码监控身体，利用运动重塑大脑，最终获得顶级的学习专注力、考试抗压能力和终身受益的健康体魄。
身体供能与大脑状态的深度映射。
构建客观的数字观察者，消除主观偏差。
从被动消费者转变为主动创造者。
根据个人目标动态调用的核心能力模块
掌握 Python、计算机视觉 (CV)、大模型 (LLM) 应用开发。不再是“调包侠”，而是理解底层原理的开发者。
针对性提升心肺耐力（学习底座）和爆发力。让身体成为支撑高强度脑力劳动的最强容器。
拥有一套自己独立开发的 AI 运动分析软件（含 GitHub 代码库 + 可运行 Web App）。这是理工科申请的强力作品集。
跳出主观感觉，用客观数据监控状态。这种“基于数据的自我管理能力”是伴随终身的财富。
解决“学”与“练”的分离，让学习高效且有趣。
14岁壁球少年，如何指挥AI解决“启动慢”难题。
Alex 觉得自己跑得很快，但教练总说他启动慢。主观感觉欺骗了他。
Alex 指挥 AI 编写了脚本：当脚踝速度 > 0.05 时，让骨骼线变红。
通过观看回放中的红线时机，修正发力模式，10周后数据验证成果。
从环境配置到产品发布，学会让AI为你工作。
学习 Prompt 技巧，指挥 AI 调用 MediaPipe 库，在视频中画出全身 33 个骨骼关键点，第一次看到“数字化的自己”。
利用 AI 生成数学计算代码（勾股定理）。设计逻辑规则：若击球后 3 秒未回 T 点，自动判定为失误。
让 AI 将物理公式 v=Δd/Δt 转化为 Python 函数，计算脚踝的瞬时速度。
设定“爆发阈值”。引导 AI 编写渲染逻辑：当速度超过临界点时，将屏幕骨骼渲染为红色特效。
发现数据抖动。询问 AI 解决方案，引入平滑滤波算法 (Smoothing Algorithm) 去除噪点，绘制完美曲线。
进行 20 分钟连续 Ghosting 训练。采集长时间运动下的骨骼数据，体验有氧系统的极限。
让 AI 分析第 1 分钟与第 19 分钟的动作方差。用数据证明“大脑何时开始走神”。
借助 AI 快速搭建 Streamlit 框架。将零散的脚本整合为一个有按钮、有视频框的完整网页应用。
接入 LLM API。让你的 App 能读取疲劳数据，并自动生成文字版的战术改进建议。
向父母和朋友演示你的 AI App。展示你如何利用技术解决现实世界的运动难题。
print("Hello World")。我们教你构建 AI 工具来分析真实世界的运动数据。一个是学习计算机语言，一个是利用计算机能力解决问题。
首期仅开放 10 个席位，额满即止。
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