Python+人工智能课程大纲|Python+人工智能培训课程体系|传智Python+人工智能课程表

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2019年Python+人工智能课程大纲

目前课程版本:5.0   升级时间:2019.02.21   查看详细

Python+人工智能课程设计理念

  •  

    课程衔接更合理

    Python基础、Web、AI各个阶段的前后衔接更为合理
    - Python基础课程和Web课程,前后衔接更为合理,前端由1个阶段拆分成3个阶段融入项目中,平滑学习曲线
    - AI课程中,基于大数据、机器学习技术的Web业务流推荐。Web和AI课程前后铺垫

  •  

    全新Web实战项目

    Python Web课程全新Django框架美多商城项目、新增Flask框架黑马头条Web项目
    - 美多商城支持前后台分离、不分离技术,融合多项主流技术要点
    - 就业热点课程:增加Docker、高并发部署
    - 黑马头条Web项目,以技术方案驱动讲解,提供8大技术方案;对接第三方推荐系统和聊天机器人系统,呈现真实业务场景

  •  

    专注AI数据科学

    Python人工智能课程立足于数据科学方向,并提供自然语言处理项目和物体检测项目两大延伸方向
    - 重新设计8天的机器学习、数据挖掘入门课,降低学习难度、平滑学习曲线
    - 全新黑马头条推荐系统项目,基于大数据的推荐系统,融合10+技术解决方案

  •  

    完善的就业保障

    针对各个就业方向,提供面试强化专题课程、热点技术解决方案和热点项目库,拓展学员视野,提升工作经验。目前已产出面试强化专题课程50 +,热点技术解决方案20+,热点项目库8+,且在持续更新中

Python+人工智能基础班-课程大纲

学习对象

0基础0经验的小白人员;想通过最低的成本来试一下自己是否适合做Python编程相关工作的转型人员。

注:获取更多免费学习视频+资料+笔记,请加QQ:2632311208。

上课方式

全日制脱产,每周5天上课(实际培训时间可能因法定节假日等因素发生变化)

培训时间

部分校区可能会根据实际情况有所调整,详情可询咨询老师   点击咨询

培训要求

自带笔记本

 

Python+人工智能基础班课程大纲
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
第一阶段:
Python基础
Python第一个程序 变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换 可掌握的核心能力:
1. 掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力;
2. 建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

可解决的现实问题:
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。

市场价值:
具备最基本的编程思维, 掌握基础的Python编程技术, 能够完成较小程序的开发,尚达不到企业的用人标准。
条件控制语句和循环语句 比较关系运算符、逻辑运算符、三目运算符、while循环、for循环、break和continue
容器类型 列表、元组、字典、有序字典、公共函数、字符串
函数 函数的定义和调用、不定长参数函数、匿名函数、递归函数、可变和不可变类型
文件操作 文件打开和关闭、文件的读写、文件、目录相关操作、文件应用案例
面向对象 面向对象介绍、类的定义和对象的创建、添加和获取对象属性、init方法、私有方法和私有属性、继承、多态、类方法、对象方法、静态方法
异常处理 捕获异常、异常的传递、自定义异常
模块和包 模块介绍、模块的导入、模块中的 __all__、模块中 __name__ 的作用、包的介绍、包的导入

Python+人工智能就业班-课程大纲

学习对象

本课程适合有Python语言基础、面向对象编程思想,Linux基本操作基础的人士,课上不讲Python基础知识。

上课方式

3d字谜总汇大全培训时间及周期:全日制脱产,每周5天上课(实际培训时间可能因法定节假日等因素发生变化)

培训时间

部分校区可能会根据实际情况有所调整,详情可询咨询老师 点击咨询



Python+人工智能就业班课程大纲
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
第二阶段:
Web基础开发
Linux命令 Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、Linux命令选项的使用、远程登录和远程拷贝、vim编辑器使用、Ubuntu软件安装和软件卸载 可掌握的核心能力:
1. 能够熟练使用Linux操作系统;
2. 掌握网络编程相关技术, 能够实现网络间数据通信;
3. 掌握程序设计开发中多任务实现方式;
4. 能够熟练掌握MySQL操作相关技术, 熟练编写各种数据库操作SQL语句, 并能够进行Python与MySQL之间的数据交互;
5. 掌握Python中的re模块的使用, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配;
6. 掌握Web服务器的工作流程, 以及Web框架的实现原理。

可解决的现实问题:
能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。

市场价值:
熟练掌握Python技术和常见网络协议, 可满足企业开发的初级需求,。
网络编程 IP地址的介绍、端口和端口号的介绍、socket的介绍、基于TCP通信程序开发
多任务编程 多任务介绍、线程的使用、线程同步与互斥锁、死锁介绍、进程的使用、进程和线程的对比
正则表达式 正则表达式的介绍、re模块的使用、正则表达式的演练
html与css html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格
JavaScript 变量、数据类型及基本语法规范、函数、条件语句、获取元素方法及操作元素、事件属性、数组及操作方法、循环语句、字符串、定时器、变量作用域
jQuery jquery选择器、jquery样式操作、绑定click事件、jquery动画、jquery特殊效果、jquery属性操作、jquery循环、jquery事件、事件委托、JavaScript对象、JSON 和 ajax 请求
数据库编程 数据库介绍、MySQL数据库基本使用、MySQL查询pymysql的使用、事务、索引
Python语法进阶 深拷贝和浅拷贝、property属性、with语句和上下文管理器、闭包、装饰器
静态Web服务器 Web服务器通信过程、HTTP协议、Web服务器实现
mini-Web框架 Web框架和Web服务器的关系介绍、模板替换、股票信息页面开发、个人中心数据接口开发、路由列表、ajax请求数据渲染个人中心页面、logging日志的使用
第三阶段:
Web-Django框架与项目
Django框架 Git源代码管理、Redis缓存、VUE介绍、Vue基本语法、ES6语法、VUE 生命周期、Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库操作、视图及模板、Django中间件 可掌握的核心能力:
1、 掌握Python Web主流框架-Django的使用;
2、 可根据Web框架设计,开发对应的数据库;
3、 可根据业务流程图,开发Web网站的前后台业务。

可解决的现实问题:
1、能够开发主流Web网站,并掌握常见的技术要点;
2、根据实际问题设计出相应数据库表。

市场价值:
Web全栈工程师,独立开发前端和后端业务。
项目:
美多商城-前台
购物电商平台项目编码、前后端不分离模式、数据库-读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、Vue双向绑定、Docker 入门、Crontab定时任务、页面静态化、在线支付、Nginx+uWSGI部署
项目:
美多商城-MIS系统
前后端分离模式、VUE进阶-组件式开发、Django REST framwork、统计、权限管理、商品数据管理、日志管理、用户管理
第四阶段:
Web-Flask框架与项目
项目部署 Docker 进阶、uWSGI、Nginx进阶、性能优化 可掌握的核心能力:
1、 掌握Python Web主流框架-Flask的使用;
2、 掌握常见的性能优化技术;
3、 缓存服务器的操作和设计;
4、 异步任务的实现。

可解决的现实问题:
1、高并发全功能的Web网站开发;
2、提升数据处理响应速度,灵活运用缓存。


市场价值:
Web全栈工程师,独立开发前端和后端业务。
Flask框架 Flask框架、路由定义及视图函数、蓝图、SQLAlchemy
项目:
黑马头条
Flask-RESTful、手机 APP + PC Web前端、MySQL业务数据存储、Redis缓存层、第三方对象存储、RabbitMQ + Celery 异步任务、APSchedule定时任务、socket.io及时通讯、Elasticsearch 5.6 搜索+自动补全、RPC+kafka对接推荐系统与AI系统、supervisor进程管理
第五阶段:
人工智能机器学习编程
机器学习
(科学计算库篇)
人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas 可掌握的核心能力:
1、 掌握数据挖掘基础工具使用;
2、 掌握机器学习中处理数据方法;
3、 理解常见机器学习算法原理。


可解决的现实问题:
1、 利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理,使其符合机器学习算法模型;
2、 利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。

市场价值:
具备可对数据进行初步分析和挖掘,进行机器学习建模或深度学习训练。
机器学习
(算法篇)
Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类、回归案例实战
第六阶段:
人工智能基于大数据的推荐系统项目
推荐系统项目理论课 什么是推荐系统、Mini推荐系统--电影推荐、推荐系统概念、大规模用户物品推荐案例、新闻/文章场景推荐案例、混合推荐介绍 可掌握的核心能力:
1、 掌握推荐系统的工作原理和实现流程;
2、 掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景;
3、 掌握Lambda大数据相关基础;
4、 可实现基于大数据框架的推荐系统搭建;
5、 能够基于推荐业务流完成系统搭建。

可解决的现实问题:
1、能够实现推荐系统的算法不同场景应用;
2、能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。


市场价值:
具备推荐系统的开发能力。
推荐系统项目
Lambda大数据开发
推荐系统Lambda架构介绍、分布式存储计算案例、数据仓库工具hive、spark介绍、spark-sql、spark sql与hive离线分析实战
推荐系统项目开发 ABTest实验中心、埋点参数设置、推荐服务、缓存服务、实时日志分析、实时召回集、热门与新文章、文章画像构建、用户画像构建、文章用户画像业务实现、离线召回集介绍、排序模型选择介绍、spark mllib讲解、离线模型评价、评估场景需求
第七阶段:
数据分析
课程介绍及
数据分析入门
整个阶段课程的介绍,数据分析招聘岗位要求、课程的覆盖度、学完后达到的能力、数据分析方向的职业发展通道。 可掌握的核心能力:
1、 掌握爬虫的工作原理和实现流程;
2、 熟练掌握MySQL、Hive、Spark;
3、 掌握mongodb数据库的应用;
4、 熟悉常用数据挖掘算法与模型,熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法;
5、 熟悉Python、R、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具;
6、 熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。

可解决的现实问题:
1、 胜任相关的数据分析工作,对企业异常数据进行深入分析,对业务风险指标进行跟踪分析及优化;
2、 搭建业务监控体系,及时发现、排查业务问题,并能提出有效的解决策略或方案;
3、 配合项目计划,负责建模驻场项目,完成数据分析需求及任务;
4、 通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。

市场价值:
具备互联网数据采集的爬虫开发能力。
统计学基础 描述统计,统计推断:案例1:电影业商业数据统计分析;
Power BI电商商品催单机制及销售绩效KPI定制实践;
汇总分类变量,图形显示数据:案例2:高露洁公司数据统计及可视化分析;
分布形态及异常值检测,变量之间的关系度量:案例3:Young Professional杂志销量与读者统计分析;
概率的性质,条件概率:案例4:美国审计总署统计数据分析;
泊松分布,二元分布等,案例5:Burke市场营销服务公司商务数据分析;
正态分布,指数分布等,案例6:Bayview大学商科学生的道德行为;
方差分析,假设检验等的医学领域病例分析及业务实践;
x抽样,p抽样: 案例7:Electronics Associates公司的抽样问题;
数据分析常见方法,杜邦分析,帕累托分析,金字塔思维,SWOT,5W2H,波士顿矩阵等分析方法详解及Power BI实践。
数据挖掘项目实战 +金融行业量化分析+ 数据挖掘项目实战 Python编程数据分析:案例8:航空系统客户数据分析及客户挖掘;
SPSS数据分析:案例9: 医疗保险业的欺诈发现数据挖掘;
SPSS数据分析:案例10:中国消费者信心指数影响因素分析;
SPSS数据分析:案例11:员工发展前景多维度评估及客户R价值分析RFM实践;
SPSS数据分析:案例12:聚类,回归,分类等十余种机器学习算法的SPSS实现;
SPSS数据分析:案例13:深度学习神经网络模型的SPSS实现;
SAS数据分析:基于SAS的数十种业务场景的数据分析及拟合检验等分析技术的实践;
数据化运营,网络游戏市场分析,及电商数据分析,问卷数据分析业务场景实践经验汇总;
CRM:客户关系管理模型。
BI理论 BI(商业智能)基本概念和应用场景;
数据仓库基本概念和设计规范;
维度建模技术。
数据可视化分析 FineBI数据可视化分析:实例讲解使用FineBI实施数据分析(暂定使用“零售连锁商店数据集”:账号申请、软件下载与安装、数据梳理、etl数据清洗、维度表、事实表抽取、数据cube 定义、数据钻取实现、可视化组件选择与展示、报表发布;
Tableau数据可视化分析:实例讲解使用FineBI实施数据分析(暂定使用“环境监测数据集”:账号申请、软件下载与安装、数据梳理、维度表、事实表抽取、多维度分析主题实现数据钻取实现、可视化组件选择与展示、报表发布。
项目实战 Finebi + kettle +mysql 实现一个bi项目 (暂定 教育、环境监测、零售连锁商店数据集)。

Python+人工智能就业拓展课-课程大纲

学习对象

具有一定开发经验的Python Web工程师,爬虫工程师,人工智能工程师,需要具备各个方向的专业知识基础。

注:获取更多免费学习视频+资料+笔记,请加QQ:2632311208。

上课方式

视频赠送

Python+人工智能就业拓展课-课程大纲
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
就业拓展课 Python数据采集
(爬虫)
爬虫基础、requests模块、数据提取、Selenium、抓包反爬与反反爬方案、MongoDB数据库、Scrapy爬虫框架、Appium的使用、爬虫项目 可掌握的核心能力:
1. 网页数据爬取;
2. App数据爬取;
3. 反反爬解决方案;
4. MongoDB数据存储。

可解决的现实问题:
自动化爬取浏览器网站数据或App应用数据,对爬取中遇到的反爬措施应用相应的反反爬方案解决处理。

市场价值:
为企业爬取采集数据,胜任爬虫工程师职位。
Python自动化
测试开发
测试理论基础、项目开发流程、禅道工具使用、Jira工具使用、Web自动化测试(Selenium、Appium、Unittest等使用)、JMeter接口测试、性能测试 可掌握的核心能力:
1. 项目开发流程与测试方法;
2. 自动化测试工具的使用;
3. 接口测试;
4. 性能测试。

可解决的现实问题:
能够针对企业中开发的项目进行自动化测试。

市场价值:
作为开发人员自动化测试技能补充,同时也可胜任自动化测试职位。
Python自动化
运维开发
CentOS系统安装、Linux系统优化、常用工具使用、Linux文件管理、软件管理、权限管理、日志管理、进程管理、Apache服务器使用、防火墙管理、LVS集群、keepalived使用、Shell编程、Ansible、Nagios监控、自动化运维案例 可掌握的核心能力:
1. Linux系统安装使用(CentOS系统);
2. Linux系统管理与维护;
3. Shell编程;
4. 自动化运维与监控。

可解决的现实问题:
能够搭建部署运行维护Linux环境。

市场价值:
作为开发人员的自动化运维技能补充,同时也可胜任自动化运维职位。

备注:该课程大纲仅供参考,实际课程内容可能在授课过程中发生更新或变化,具体授课内容最终以各班级课表为准。


Python+人工智能中级进修课-课程大纲

学习对象

具有一定开发经验的Python Web工程师,爬虫工程师,人工智能工程师,需要具备各个方向的专业知识基础。

注:获取更多免费学习视频+资料+笔记,请加QQ:2632311208。

上课方式

在线学习

培训时间

随到随学,详情可询咨询老师   点击咨询

Python+人工智能中级进修课-课程大纲(AI方向)
泛娱乐推荐系统项目
推荐系统的在当下的火爆程度毋庸置疑,个性化推荐的需求也是每一个toC产品应该实现的目标。我们的泛娱乐推荐系统使用主流的Retrive-Ranking(召回-排序)架构。该推荐系统的主要目标: 通过向用户推荐更合适的帖子, 增加用户交互行为(点赞,评论,转发,收藏等), 进而增加用户平均使用时长。同时满足的用户体验要求: 多样性,新颖性和数据合理性。在排序模块即AI部分,我们将从模型选择,超参数调优,损失函数机器优化方法等多维度深层次进行剖析,诠释为何我们能够推荐出满足用户“嗨点”的作品。 技术亮点:
1、丰富的召回策略帮助我们尽可能多的覆盖不同用户对产品推荐的不同需求, 进而提升用户粘度;
2、金字塔召回机制:海量数据下实时响应用户行为变化;
3、更加科学合理的构建双画像,保证原始数据的准确,为模型收敛奠定基础;
4、分布式训练减少了大型模型训练时间,加速模型调优效率, 更好的利用深度模型发掘海量数据价值;
5、使用wide-deep模型进行排序,在类似工程推荐项目中已经取得成功, eg, google play 提升3.9%。
章节 课程 知识点
1 整体系统概述与搭建 背景介绍、环境配置、系统搭建、业务流实现
2 构建双画像 neo4j安装与使用、cypher语句学习与深入、标签体系设计、用户画像与帖子画像的实现
3 多召回策略 多召回策略的设计原理、多召回策略实现
4 召回金字塔 召回金字塔机制原理、召回金字塔实现
5 规则过滤器服务 规则过滤器的设计原理、规则过滤器实现
6 模型的选择与实现 正负样本的定义标准、正负样本的采集与评估指标、模型特征的选择准则、模型特征的定义与实现、wide-deep模型的选用
7 模型的结构与参数 LR与MLP学习、wide-deep模型结构与参数分析
8 损失函数与优化方法 二分类交叉熵损失函数详解、FTRL优化方法详解、Adagrad优化方法详解
9 超参数调优 超参数调优理论发展、网格搜索与随机搜索、贝叶斯优化
10 使用gcp进行模型训练 gcp的基本使用方法、构建gcp规范下的模型、使用gcp进行超参数调优、使用gcp进行优化训练方案
11 模型评估与部署 模型的评估、深度模型的部署方案、推荐系统的总体检验标准
在线医生项目
在线医生项目是一个基于自然语言理解方向的问答机器人。类似的应用,还有蚂蚁软件线频繁的场景。
章节 课程 知识点
1 整体系统概述与搭建 背景介绍、环境配置、输入预处理、输出规范处理
2 构建标签词汇图谱 标签的制定、词汇的采集、构建图谱、实现查询与修改逻辑、基于模型的权重更新
3 fasttext模型与特征工程 fasttext发展简介、fasttext模型结构与参数解析、fasttext的选用原因、n-gram特征使用
4 损失函数与优化方法 fasttext的损失函数解析、fasttext的优化方法解析、使用keras实现fasttext
5 多模型训练服务 单模型训练流实现、多模型训练服务搭建、多模型训练API开发、算力资源分配设计原理、算力资源分配主逻辑实现、多模型训练服务实验与部署
6 单模型微服务部署 模型格式详解、h5格式如何转为pb格式、使用tensorflow-seving封装
7 多模型预测服务 模型预测主服务搭建、多线程与多进程的比较、模型并行预测的实现
NLP小智聊天机器人项目
智能客服项目是一个自然语言处理的项目,实现的功能类似于电商等平台的智能客服。在用户遇到基础的问题的时候,可以和智能客服进行基础的对话,从而解决问题,减少了人工客服的工作量;整个客服项目包含两个部分:闲聊部分和问答部分。项目涉及了70%的自然语言处理的知识点,包括分词、词向量的训练、seq2seq模型、attention、BeamSearch等内容。 本项目能掌握的技术:
1、文本向量化的方法:词袋模型,one-hot编码,word embedding等;
2、 循环神经网络RNN,包括LSTM、GRU以及双向LSTM等;
3、深度学习中的梯度爆炸、梯度消失原理和解决方法、RELU和ELU、Batch Normalization;
4、文本分类和意图识别的常见方法;
5、 fastText的使用和原理、Seq2Seq、注意力机制、BeamSearch;
6、. 常见检索模型的实现方法和流程;
7、基于簇修建的相似度计算类方法;
8、基于tfidf的文本向量化方法;
9、基于BM25的文本向量化方法;
10、基于深度学习的文本向量化方法;
11、孪生神经网络的搭建;
12、深度模型中self-attenion的原理和实现、池化。
章节 课程 知识点
1 深度学习介绍 深度学习介绍、神经网络介绍
2 pytroch Pytorch的安装和入门使用、梯度下降和反向传播原理、案例:使用pytorch完成线性回归、pytorch的数据加载方法、案例:Pytorch实现手写数字识别
3 循环神经网络 word embedding、案例:完成情感分类练习、循环神经网络、梯度爆炸和梯度消失原理和解决方法、pytorch中的序列化容器、案例:使用循环神经网络完成情感分类
4 项目准备和fasttext实现意图识别 需求分析和项目流程介绍、语料准备和基础api的实现、常见意图识别的方法、fasttext的使用方法、fasttext的原理、使用fasttext完成项目代码的封装
5 Seq2seq实现闲聊机器人 Seq2Seq模型原理、案例:使用Seq2seq完成基础的预测任务、使用seq2seq完成聊天机器人、优化:使用attention优化模型效果、优化:使用BeamSearch优化预测效果
6 问答机器人实现 问答模型的介绍和流程分析、问答模型中召回模型的实现、优化:召回模型的优化、问答模型中排序模型的实现、优化:排序模型的优化
物体检测项目
在线商品检测项目是一个基于图像方向的一个目标检测的项目。类似的项目应用如淘宝拍立淘等。该项目结合当前CV领域常用工具、深度学习、目标检测算法、微信小程序对接、蚂蚁软件基础班试听名额

教学服务

  • 每日测评

    每晚对学员当天知识的吸收程度、老师授课内容难易程度进行评分,老师会根据学员反馈进行分析,对学员吸收情况调整授课内容、课程节奏,最终让每位学员都可以跟上班级学习的整体节奏。

  • 技术辅导

    为每个就业班都安排了一名优秀的技术指导老师,不管是白天还是晚自习时间,随时解答学员问题,进一步巩固和加强课上知识。

  • 学习系统

    为了能辅助学员掌握所学知识,黑马程序员自主研发了6大学习系统,包括教学反馈系统、学习难易和吸收分析系统、学习测试系统、在线作业系统、学习任务手册、学员综合能力评定分析等。

  • 末位辅导

    3d字谜总汇大全末位辅导队列的学员,将会得到重点关心。技术辅导老师会在学员休息时间,针对学员的疑惑进行知识点梳理、答疑、辅导。以确保知识点掌握上没有一个学员掉队,真正落实不抛弃,不放弃任何一个学员。

  • 生活关怀

    从学员学习中的心态调整,到生活中的困难协助,从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动,班主任360度暖心鼓励相伴。

  • 就业辅导

    小到五险一金的解释、面试礼仪的培训;大到500强企业面试实训及如何针对性地制定复习计划,帮助学员拿到高薪Offer。

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