上海python學習班
【所屬機構(gòu)：上海達內(nèi)教育】
Python是一種通用的腳本開發(fā)語言，比其他編程語言更加簡單、易學，其面向?qū)ο筇匦陨踔帘菾ava、C+、NET更加完善，因此非常適合快速開發(fā)。Python在軟件質(zhì)量控制、開發(fā)效率、可移植性、組件集成、庫支持等方面均具有明顯的優(yōu)勢。上海達內(nèi)教育開設(shè)的Python人工智能課程始終以項目貫穿始終，讓同學們在學習期間就能夠習得實戰(zhàn)項目經(jīng)驗，零基礎(chǔ)也能學。
課程適合哪類人學？
Who is the course suitable for?
在職想提升人員
想要提升IT技術(shù)
編程零基礎(chǔ)人員
課程升級，優(yōu)勢不止一個
Course upgrade, many advantages
CURRICULUM ADVANTAGES 
課程優(yōu)勢
起點高：從Python起步，起步就瞄準人工智能學習。技術(shù)熱：緊跟Python以及大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)。定位準：課程取材于企業(yè)需求，符合企業(yè)對技術(shù)的需求。前景廣：物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等行業(yè)需求非常廣泛。項目真：聯(lián)合百度開發(fā)實訓(xùn)項目，基于行業(yè)場景，設(shè)計課程
本次課程知識點涵蓋哪方面
What does this course cover
訓(xùn)練營(開班前) - Python語言核心編程
- Python高級軟件開發(fā)技術(shù)
- Python WEB全棧式工程師
- Python 爬蟲工程師
- 大數(shù)據(jù)分析工程師、人工智能工程師
課程模塊 課程內(nèi)容 實訓(xùn)目標 初識企業(yè)級開發(fā)環(huán)境 計算機的體系結(jié)構(gòu)、Linux的使用、目錄樹、文件相關(guān)命令 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 Python開發(fā)基礎(chǔ) python IDE、Python程序運行、變量和基本輸入輸出函數(shù) 學習編程語言 分支語句、循環(huán)語句 課程模塊 課程內(nèi)容 實訓(xùn)目標 Python核心 人工智能解讀、Python 簡介、計算機核心架構(gòu)、軟件開發(fā)本質(zhì)論、Python程序運行原理、Python IDE 學習Python核心語法、掌握Python核心技能。通過算法培養(yǎng)編程思維、逐步建立解決問題能力。2048項目 數(shù)據(jù)基本運算：常用快捷鍵、Python 核心數(shù)據(jù)類型、變量、運算符、內(nèi)置函數(shù)、程序調(diào)試 語句：物理行、邏輯行、縮進、pass語句、選擇語句、循環(huán)語句、跳轉(zhuǎn)語句 列表與元組：基礎(chǔ)操作、內(nèi)存分配、擴容原理、列表推導(dǎo)式、常用方法 字典：基礎(chǔ)操作、內(nèi)存分配、哈希算法、字典推導(dǎo)式、常用方法 集合：基礎(chǔ)操作、內(nèi)存分配、數(shù)據(jù)運算、固定集合 函數(shù)：參數(shù)列表、內(nèi)存分配、設(shè)計原則、遞歸 算法：經(jīng)典基礎(chǔ)算法、2048游戲核心算法 Python面向?qū)ο缶幊?/td> OOP：對象和類、實例成員、類成員、靜態(tài)方法、內(nèi)存分配 通過“天龍八部”游戲技能系統(tǒng)、了解面向?qū)ο蠹軜?gòu)設(shè)計過程。通過“倉儲信息管理系統(tǒng)”、體會真實項目的多層架構(gòu) 多繼承、內(nèi)建函數(shù)重寫、運算符重載、PEP8編碼規(guī)范 OOA : UML、類關(guān)系、分析方法與分析技巧 OOD：三大特征、設(shè)計原則、架構(gòu)思想 “天龍八部”游戲技能系統(tǒng)框架設(shè)計 Python高級 Python 程序結(jié)構(gòu)、模塊、包、異常處理 通過Python函數(shù)式編程思想、實現(xiàn)集成操作框架 迭代思想、大數(shù)據(jù)生成器、迭代工具 lambda 表達式、集成操作框架 閉包函數(shù)、python裝飾器 階段項目實戰(zhàn) 二手房源信息管理系統(tǒng)項目 分析項目需求，理解項目算法，熟練掌握Python軟件開發(fā)技術(shù)，深入理解Python語言精髓 課程模塊 課程內(nèi)容 實訓(xùn)目標 Linux操作系統(tǒng) Linux操作系統(tǒng)、操作系統(tǒng)功能、文件系統(tǒng)、通配符使用、管道、輸入輸出重定向、vi使用 熟練使用Linux常用命令和編輯工具，能夠動手完成文件/目錄的多種操作 shell 命令：ls cd mv cp rm rmdir mkdir touch echo cat tar chmod reboot sudo touch pwd find grep等，創(chuàng)建用戶，SSH使用 數(shù)據(jù)處理 IO、文件讀寫、字節(jié)流操作、文件緩存、文件偏移量 掌握文件讀寫操作，掌握正則表達式的使用和python操作正則表達式的方法 正則表達式應(yīng)用、正則表達式元字符、正則表達式規(guī)則、re模塊使用 掌握文件讀寫操作，掌握正則表達式的使用和python操作正則表達式的方法。掌握網(wǎng)絡(luò)編程通信方法，熟悉HTTP協(xié)議，了解基本網(wǎng)絡(luò)概念能夠熟練應(yīng)用SQL語句操作數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)庫存儲理念；能夠熟練使用MySQL數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)的存儲和數(shù)據(jù)庫設(shè)計能力，能夠使用Python語言操作MySQL數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)、MySQL數(shù)據(jù)庫特點、MySQL數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、數(shù)據(jù)表創(chuàng)建、增加、查詢、修改和刪除 alter語句，時間日期處理、高級查詢，聚合操作，索引操作 外鍵處理，表外鍵關(guān)聯(lián)設(shè)計、關(guān)聯(lián)查詢 視圖，存儲過程和函數(shù)，事務(wù)控制，數(shù)據(jù)庫范式，數(shù)據(jù)庫引擎 mysql優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫備份，用戶和權(quán)限管理、pymysql模塊使用 網(wǎng)絡(luò)并發(fā)編程 網(wǎng)絡(luò)通信基礎(chǔ)概念、OSI模型、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、套接字，UDP套接字通信 掌握網(wǎng)絡(luò)編程通信方法，熟悉HTTP協(xié)議 三次握手和四次揮手、TCP套接字、struct模塊使用、HTTP協(xié)議、HTTP服務(wù)模型 了解基本網(wǎng)絡(luò)概念掌握進程線程編程方法，理解進程線程功能和作用掌握并發(fā)編程方法，掌握多任務(wù)編程思想進一步理解程序中的IO行為，掌握IO并發(fā)事件處理方法 進程基礎(chǔ)、multiprocessing進程模塊、僵尸進程處理 聊天室程序、進程池技術(shù)，threading線程模塊 自定義線程類、同步互斥，GIL問題，進程線程對比 進程線程網(wǎng)絡(luò)并發(fā)模型，ftp文件服務(wù)器，IO模型， 阻塞IO和非阻塞IO IO網(wǎng)絡(luò)并發(fā)，IO多路復(fù)用select方法、poll方法、epoll方法、HTTPServer模型 階段項目實戰(zhàn) 代碼管理工具、git基本使用、github使用 初步對軟件項目認知，培養(yǎng)項目開發(fā)思路，掌握項目工具的使用，通過項目實例對所學內(nèi)容進行綜合應(yīng)用，培養(yǎng)項目編寫能力 軟件項目特點、項目開發(fā)流程、項目注意事項、在線電子詞典 HTTPServer 框架模型 課程模塊 課程內(nèi)容 實訓(xùn)目標 HTML WEB與Internet、HTML基本介紹、HTML基礎(chǔ)語法、文本標記、列表標記、圖像和鏈接、表格標記、表單 掌握前端軟件開發(fā)的核心技術(shù)、能夠獨立完成前端軟件的開發(fā)，熟練掌握WEB前端開發(fā)的技能 CSS CSS介紹、CSS的使用方式、CSS樣式表特征、CSS選擇器、框模型 掌握前端軟件開發(fā)的核心技術(shù)、能夠獨立完成前端軟件的開發(fā)，熟練掌握WEB前端開發(fā)的技能 浮動定位、其他定位方式、顯示效果、列表屬性、過渡屬性 JavaScript 掌握前端軟件開發(fā)的核心技術(shù)、能夠獨立完成前端軟件的開發(fā)，熟練掌握WEB前端開發(fā)的技能 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 階段項目實戰(zhàn) 電商項目前端頁面 完成電商項目部分前端頁面效果 Python Django框架 Django安裝、路由、URL配置、視圖處理、Http請求和響應(yīng)、ContentType類型 以"網(wǎng)絡(luò)云筆記"和"電商"項目貫穿本階段、掌握Python服務(wù)端軟件開發(fā)的核心技術(shù)，能夠獨立完成服務(wù)端軟件開發(fā)，深入理解Python開發(fā)服務(wù)端的軟件的精髓 MVC與MTV設(shè)計模式、模板的加載、模板的傳參、模板變量、if標簽、for標簽、模板注釋、過濾器、模板繼承 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 學習企業(yè)開發(fā)環(huán)境的架設(shè)和使用 Redis非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型vs非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL簡介、Redis安裝與配置、基礎(chǔ)命令、string 列表、Redis與python交互、redis內(nèi)存淘汰機制 理解非關(guān)系型數(shù)據(jù)的思想及應(yīng)用，掌握使用非關(guān)系型數(shù)據(jù) Redis的開發(fā)技能 Redis主從配置、持久化aof和rdb、哨兵模式、分布式鎖 位圖操作 、hash、set、zset，Redis發(fā)布訂閱 Ajax Ajax、XHR 創(chuàng)建對象、XHR 請求、XHR 響應(yīng)、XHR readyState 、JSON、使用JSON進行數(shù)據(jù)交換、Jquery對Ajax的支持 掌握Ajax和JSON開發(fā)、使用方法，熟練進行編程 前后端分離階段項目實戰(zhàn) 前后端分離的概念及優(yōu)缺點、http無狀態(tài)問題、ajax跨域、csrf問題、JWT、校驗jwt規(guī)則、搜索引擎優(yōu)化(SEO)、BASE64?安全散列算法之SHA-256、hmac算法 熟悉項目開發(fā)流程、前后端分離的設(shè)計思想、完成 前后端分離的電商 網(wǎng)站的后端代碼編寫以及部署網(wǎng)站到服務(wù)器 跨域資源共享(CORS) 簡單請求(Simple requests)和預(yù)檢請求(Preflighted requests)、RESTful特征的API 用戶模塊-登錄、注冊、郵件激活碼 celery 短信注冊 裝飾器校驗 類視圖 用戶模塊-地址 Oauth2.0授權(quán)-校驗碼模式、微博授權(quán)登錄 數(shù)據(jù)庫范式和反范式、SKU和SPU介紹、商品模塊表設(shè)計、首頁功能、列表頁功能、詳情功能 ES查詢、django與ES結(jié)合 訂單模塊-訂單設(shè)計、生成訂單、查詢訂單 支付寶支付 + 正式環(huán)境部署、docker 課程模塊 課程內(nèi)容 實訓(xùn)目標 Python爬蟲工程師 爬蟲介紹、分類、用途，robots協(xié)議，HTTPS協(xié)議解析，requests請求模塊基本使用，urllib編碼模塊、re模塊、正則表達式精細抓取文本信息、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抓取 理解爬蟲的作用，掌握爬蟲的原理、技術(shù)，能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件 數(shù)據(jù)持久化存儲、數(shù)據(jù)庫MySQL、MongoDB、Redis的使用，增量爬蟲概述、基于MySQL、Redis實現(xiàn)增量爬蟲、lxml+xpath抓取文本信息 requests模塊高級，建立User-Agent池應(yīng)對反爬蟲、代理IP詳解、代理IP池應(yīng)對反爬蟲、Post請求數(shù)據(jù)抓取、JS加密反爬蟲突破、動態(tài)網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取、json模塊、多進程多線程爬蟲 selenium+PhantomJS/Chrome基本使用，處理Ajax動態(tài)加載、JS分頁加載網(wǎng)站，模擬點擊、執(zhí)行JavaScript、Scrapy框架介紹、配置安裝，Scrapy框架爬取原理、Scrapy框架Spider類 Scrapy Shell、Item Pipeline、Request/Response、Downloader Middlewares、Settings、多線程在Scrapy框架中的使用、基于Scrapy框架的數(shù)據(jù)持久化存儲、中間件介紹、Downloader Middlewares添加中間件 分布式爬蟲介紹及案例、機器視覺與tesseract，驗證碼識別、移動端手機app數(shù)據(jù)抓取 Hadoop Hadoop介紹、基本概念、運行模型、環(huán)境搭建、啟動Hadoop、HDFS集群、yarn集群、Hadoop分布式文件系統(tǒng)、Hadoop文件I/O詳解 掌握Hadoop的架構(gòu)原理和使用場景，熟練使用Hadoop進行MapReduce程序開發(fā) python3調(diào)用HDFS集群API、MapReduce入門、MapReduce工作原理、MapReduce編程開發(fā)、Python3調(diào)用Hadoop MapReduce API MapReduce實戰(zhàn)案例、map + combine +reduce使用、Hive環(huán)境搭建、基本操作、存儲類型與復(fù)合數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)加載、修改、高級查詢 Hive內(nèi)置函數(shù)、調(diào)優(yōu)與安全、項目實戰(zhàn) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法概述、時間復(fù)雜度、邏輯結(jié)構(gòu)和存儲結(jié)構(gòu)、線性表、順序表、鏈表、棧模型、隊列模型 掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本算法，訓(xùn)練邏輯思維能力，強化編程思想與編程能力 算法基礎(chǔ)、遞歸算法設(shè)計、冒泡排序，插入排序、快速排序 、歸并排序、二分查找、算法題實戰(zhàn) 樹形結(jié)構(gòu)、二叉樹、廣度遍歷、深度遍歷、哈希表構(gòu)造、算法題實戰(zhàn) Flask框架【視頻】 Flask基礎(chǔ)、Flask系統(tǒng)、路由、視圖、模版、ORM數(shù)據(jù)訪問 掌握使用Flask進行項目開發(fā) Python Tornado框架【視頻】 Tornado基礎(chǔ)、Tornado系統(tǒng) 掌握使用Tornado框架進行項目開發(fā) 路由、視圖、Tornado異步處理機制 數(shù)據(jù)訪問、安全應(yīng)用、Python編碼 課程模塊 課程內(nèi)容 實訓(xùn)目標 數(shù)據(jù)分析 【數(shù)據(jù)分析行業(yè)剖析】、Numpy、NumPy開發(fā)環(huán)境、數(shù)組對象、多維數(shù)組、Numpy內(nèi)置數(shù)據(jù)類型、索引與切片、改變維度（視圖變維、復(fù)制變維、就地變維、視圖轉(zhuǎn)置）、組合數(shù)組、分割數(shù)組（垂直、水平、深度）、ndarray對象的屬性 了解機器學習必備的數(shù)學知識、算法；掌握使用Python數(shù)據(jù)運算、分析、可視化的模塊的使用。結(jié)合項目和數(shù)據(jù)分析小游戲降低晦澀的知識點的枯燥性。股票數(shù)分析項目功能包括：使用Numpy計算股票的算數(shù)；平均價格；計算股票的時間加權(quán)平均價格(TWAP)；計算股票的價格范圍、價格幅度；計算股票的中位價格；計算股票的價格波動率；計算股票價格的平均真實波幅(ATR) ；繪制指數(shù)移動平均線(EMA)、繪制指數(shù)布林帶(EBB)；計算兩只股票收益率的相關(guān)系數(shù)；找到兩支股票收益率的交叉點；繪制經(jīng)窗口函數(shù)平滑后的移動平均線；繪制K線圖、分時圖；movielens電影評分數(shù)據(jù)分析；與可視化；北京二手房數(shù)據(jù)分析與可視化；電信用戶流失預(yù)測數(shù)據(jù)分析與可視化 【數(shù)據(jù)可視化-基礎(chǔ)】：缺省樣式、設(shè)置線型、線寬和顏色、設(shè)置坐標軸刻度標簽、將矩形坐標軸改成十字坐標軸、顯示圖例、圖形對象、子坐標圖、柵格布局、自由布局、散點圖、讀取csv文件、柱狀圖、統(tǒng)計直方圖、餅圖 【數(shù)據(jù)可視化-進階】：等高線圖、熱圖、三維散點圖、三維曲面圖、三維線框圖?！緮?shù)據(jù)分析核心方法論】：統(tǒng)計學概述、算數(shù)平均值、加權(quán)平均值、最小值、極差、中位數(shù)、標準差、軸向統(tǒng)計。協(xié)方差、相關(guān)性矩陣 【金融行業(yè)量化分析】：移動均線、卷積運算、加權(quán)卷積、布林帶、OBV、矢量化回測模型。針對更多行業(yè)的業(yè)務(wù)分析思維擴展 【數(shù)據(jù)建模思想】：線性模型（線性預(yù)測、線性擬合），多項式模型（多項式擬合），數(shù)據(jù)降噪與平滑 【核心編程接口】：通用函數(shù)（加法與乘法通用函數(shù)，除法與取整通用函數(shù)，位運算通用函數(shù)）、線性代數(shù)模塊編程接口（矩陣操作、特征值提取、奇異值分解）、快速傅里葉變換模塊編程接口（傅里葉變換、頻域濾波）、隨機數(shù)模塊編程接口（二項分布、超幾何分布、標準正態(tài)分布）、排序、積分、插值 【pandas】：pandas基礎(chǔ)、pandas核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、pandas數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)規(guī)約、ipython介紹、Jupyter notebook的使用、分組聚合、透視表與交叉表 整合東方財富智能財富系統(tǒng)（相關(guān)數(shù)據(jù)分析） 完成東方財富智能云系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模塊的開發(fā)、整合、測試、提交工作 機器學習 【人工智能領(lǐng)域詳細介紹】、數(shù)據(jù)預(yù)處理、均值移除、范圍縮放、歸一化、獨熱編碼、標記編碼?！净貧w模型】：線性回歸、損失函數(shù)推導(dǎo)、梯度下降、嶺回歸、多項式回歸 項目：估算房價，汽車質(zhì)量評估，收入等級估算 【回歸模型】：決策樹回歸模型，正向激勵，自助聚合、隨機森林。【分類模型】：簡單分類器、邏輯回歸分類器、樸素貝葉斯分類器、訓(xùn)練集和測試集劃分、交叉驗證、交叉驗證指標、混淆矩陣、分類報告 項目：交通流量估算 【分類模型】：基于SVM線性分類器、基于SVM非線性分類器、類型數(shù)不平衡問題、置信概率、超參數(shù)、事件預(yù)測器 項目：市場分析 【聚類模型】：k-means算法、矢量量化、均值漂移、凝聚層次、輪廓系數(shù)聚類模型評估指標?！就扑]引擎】：組合函數(shù)、數(shù)據(jù)管線、歐式距離、皮爾遜相關(guān)性、IBCF與UBCF協(xié)同過濾，用戶畫像 項目：電影推薦 【自然語言處理】：文本劃分、詞干提取、詞形還原、文本分割、詞袋模型、TFIDF算法、文本分類、性別識別；jieba中文分詞、情感分析、主題抽取 項目：主題識別 【語音處理】：音頻信號、頻域轉(zhuǎn)換、音頻生成、音樂合成、頻域特征、語音識別 項目：語音識別 【圖像處理】：opencv圖像處理、邊緣檢測、直方均衡、角點檢測、Star檢測、SIFT檢測、圖像特征、物體識別 項目：物體識別 【圖像處理】：顏色空間轉(zhuǎn)換、閾值處理、幾何變換、圖像混合、圖像平滑、形態(tài)學處理、輪廓檢測 項目：人臉識別 深度學習 【深度學習基本理論】深度學習概述（定義、優(yōu)缺點、與機器學習對比、課程內(nèi)容與特點、發(fā)展史）、感知機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)、損失函數(shù)、梯度下降、反向傳播算法、卷積函數(shù)、卷積運算、CNN（卷積層、激活層、池化層、全連接層）、經(jīng)典CNN模型介紹（LeNet、AlaxNet、VGG） 掌握深度學習基本理論、掌握Tensorflow深度學習平臺使用、掌握PaddlePaddle深度學習平臺使用、利用深度學習理論分析實際工程問題的能力、利用工具和框架解決實際工程問題的能力 【Tensorflow基礎(chǔ)】Tensorflow概述、體系結(jié)構(gòu)、基本概念（張量、數(shù)據(jù)流、Operation、圖和會話、變量和占位符）、圖和會話使用、張量操作（數(shù)據(jù)類型、常用屬性、類型轉(zhuǎn)換、形狀改變、數(shù)學計算）、變量與占位符、Tensorboard可視化、綜合案例（線性回歸） 【Tensorflow基礎(chǔ)】模型保存與加載、數(shù)據(jù)讀取、文件隊列、內(nèi)容解碼【綜合案例1】手寫體識別、淺層網(wǎng)絡(luò)搭建、全連接模型、優(yōu)化器【綜合案例2】服飾識別、深層CNN網(wǎng)絡(luò)搭建 【PaddlePaddle基礎(chǔ)】PaddlePaddle概述、體系結(jié)構(gòu)、基本概念（Tensor、Layer、Variable、Program、Optimizer）、數(shù)據(jù)讀取器（順序讀取器、隨機讀取器、批量讀取器）【綜合案例1】線性回歸【綜合案例2】房價預(yù)測 【PaddlePaddle CV】圖像分類問題概述、分類粒度、圖像分類發(fā)展歷程、圖像分類的挑戰(zhàn)、圖像分類的應(yīng)用、常用數(shù)據(jù)集（MNIST、CIFAR10、ImageNet、FDDB、WIDER Face）【綜合案例】使用CNN實現(xiàn)彩色圖像分類、圖像數(shù)據(jù)標注、深度CNN搭建、模型參數(shù)調(diào)整【圖像分類優(yōu)化】樣本優(yōu)化、參數(shù)優(yōu)化、模型優(yōu)化 【PaddlePaddle NLP】文本分類概述、機器學習文本分類、深度學習文本分類、TextCNN模型、TextRNN模型、LSTM模型【綜合案例】使用TextCNN實現(xiàn)中文文本分類、數(shù)據(jù)集介紹、數(shù)據(jù)字典及編碼、詞嵌入、TextCNN網(wǎng)絡(luò)搭建 【PaddlePaddle高級技術(shù)】實現(xiàn)VGG網(wǎng)絡(luò)、LSTM模型使用【綜合案例1】使用VGG網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像分類【綜合案例2】使用LSTM模型實現(xiàn)中文情感分析 階段項目實戰(zhàn) 【目標檢測基本理論】概述（定義、核心問題、算法分類、應(yīng)用）、Tow Satege檢測技術(shù)（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）、One Stage檢測技術(shù)（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3）、常用數(shù)據(jù)集、常用圖像標注工具、【圖像標注工具】LabelImg工具安裝、使用 了解目標檢測的原理、發(fā)展歷程Two Stage檢測技術(shù)：R-CNN、Fast、R-CNN、Faster R-CNN、One Stage檢測技術(shù)：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、熟悉常用圖像標注工具使用 【編碼1】定義全局參數(shù)、日志工具、搭建darknet-53網(wǎng)絡(luò)模型部分代碼 【編碼2】數(shù)據(jù)增強、損失函數(shù)、訓(xùn)練、測試部分代碼 就業(yè)特訓(xùn)營(晚加課) 測試、網(wǎng)絡(luò)運維、就業(yè)指導(dǎo) 了解生產(chǎn)環(huán)境中的基本技能
Python在人工智能方面的優(yōu)勢
Advantages of Python
- Python的優(yōu)勢
- 1
Python由于簡單易用，是人工智能領(lǐng)域中使用較廣泛的編程語言之一，它可以無縫的與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和其他常用的AI算法一起使用。
- 2
Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具，人工智能涉及到大量的數(shù)據(jù)計算，用Python是很自然的。
- 3
Python之所以適合AI項目，也是基于Python在AI中的使用，如Numpy提供科學的計算能力，Scipy高級計算和Pybrain機器學習。
教學優(yōu)勢就是加分點
Teaching advantages
01
四師指導(dǎo)
- 專業(yè)IT技術(shù)老師授課
- 班主任學習進度跟進
- 助教24小時貼身答疑
02
末位輔導(dǎo)
- 四輪模擬面試指導(dǎo)
- 做的好也得會表達
- 平安就業(yè)教育保險
03
就業(yè)有盼頭
- 末位學員重點輔導(dǎo)
- 實戰(zhàn)講師1V1授課
- 技術(shù)點貫穿式梳理
