人工智能的浪潮正在席捲全球， 人工智能領域的數據科學工作者、機器學習等崗位都需要掌握Python作為基礎編程語言和數據處理的工具。

各種培訓課程應運而生，但真正能讓學員系統、全面掌握知識點，並且能學以致用的實戰課程並不多見。

課程名稱

^{《Python人工智能就業班課程》}

課程簡介

^{本課程第一階段將以案例驅動的方式，系統地講解Python語言的語法、功能、原理，讓學員快速掌握並熟悉Python語言及其應用；第二階段為機器學習特訓課程，包含機器學習、深度學習的重要概念及常用算法（決策樹、關聯規則、聚類、貝葉斯網絡、神經網絡、支持向量機、隱馬爾科夫模型、遺傳算法、CNN、RNN、GAN等），以及人工智能領域當前的熱點。}

^{本課程第一階段分為6個階段，1. Python語法基礎與高級；2. Python Web前後端開發；3. 網絡爬蟲開發；4. Linux與自動化運維；5. Python在數據分析中的應用；6. Python在人工智能的應用。}

^{第二階段：1、機器學習基礎；2、機器學習進階；3、大型機器學習項目實戰；4、就業指導。力圖理論結合實踐，強調從零開始，重視動手實踐；課程內容以原理講解為根本，以應用落地為目標。}

主講老師

^{張老師，高級技術專家，從事過操作系統、數據庫和雲存儲相關產品的研發，擅長：機器識別技術、Java、Python開發、區塊鏈技術。講課清晰易懂，擅長用實際數據、代碼、案例說話，備受數千名學員好評。}

^{雲博士，美國哈佛大學大數據分析方向博士後，浙江大學計算機科學與技術專業博士，曾任華為高級軟件工程師/項目經理。發明專利多項，軟件著作權多項，國際重要期刊論文數十篇，國家及省部級項目多項，橫向項目數十項。}

面向人群

^{1. 準備進入人工智能、機器學習、Python技術開發}

^{2. 沒有編程基礎，希望快速掌握Python編程}

^{3. 系統的學習人工智能、機器學習方向知識}

^{4. 希望為後續計算機專業的學習打牢基礎，從而成為優秀研發工程師}

課程特色

^{1. 專家級講師在線直播教學，一對一問題解答}

^{2. 課程大綱涵蓋重要知識點，從零基礎開始教學，企業級項目實戰，挑戰高薪}

^{3. 直播+錄播模式，看視頻回放消化知識點，不會錯過任何一節課}

^{4. 畢業頒發認證證書}

^{5. 專屬VIP群，以後是你的無價資源。}

VIP課程試聽

* 以下為神經網絡試聽視頻

課程大綱

* 以下為大綱目錄，具體內容可查看完整課程大綱（wx：wuqilei520）

>>>第一階段 Python全棧開發<<<

基礎語法

1. 概述與環境搭建

2. 基礎語法、數據類型、數據結構

3. 流程控制、列表推導式、生成器、迭代器

4. 函數、函數式編程、裝飾器

5. 文件操作、錯誤和異常、模塊、包

6. 項目實戰

Python高級語法

1. 正則表達式

2. IO編程與序列化

3. 進程和線程

4. 面向對象編程

5. 調試和測試

6. 網絡與郵件編程

7. 異步IO

8. 常用內置模塊

9. 項目實戰

Web前端開發

1. html超文本標記語言

2. css層疊樣式表

3. javascript語言

4. jquery.js框架

5. 前沿技術vue.js框架

6. 前沿技術react.js框架

7. 項目實戰

數據庫管理操作

1. MySQL數據庫管理操作

2. Python操作MySQL數據庫

3. ORM框架SQLAlchemy

4. Redis數據庫

5. Python操作Redis數據庫

6. MongoDB數據庫

7. Python操作MongoDB數據庫

8. 數據庫設計實戰

Web後端開發

1. Flask微內核框架

2. Django全棧型框架

3. Tornado高性能異步非阻塞框架

4. 後端業務邏輯實戰

2. 項目實戰

網絡爬蟲

1. beautifulsoup爬蟲框架

2. scrapy爬蟲框架

3. elasticsearch搜索引擎

4. 項目實戰

Linux系統管理 & docker容器雲 & 集中化批量運維

1. Linux系統管理

2. docker容器雲

3. 集中化批量運維

4. 項目實戰

科學計算與數據分析

1. numpy快速處理數據庫

2. scipy數值計算庫

3. matplotlib精美繪圖庫

4. pandas數據分析庫

5. sympy符號運算庫

6. 項目實戰

計算機視覺處理 & 機器學習算法 & tensorflow深度學習

1. 計算機視覺處理

2. 機器學習算法

3. tensorflow深度學習

4. 項目實戰

>>>第二階段 機器學習特訓<<<

機器學習基礎

1. 開始之前

2. 線性代數基礎

3. 概率論基礎

4. Visual Studio Code使用

機器學習進階

1. 機器學習簡介

2. 模型評估與選擇

3. 線性模型

4. 決策樹

5. 數據預處理

6. 神經網絡

7. 深度學習

8. 支持向量機

9. 貝葉斯分類器

10. 集成學習

11. 聚類

12. 降維與度量學習

13. 特徵選擇與稀疏學習

14. 計算學習理論

15. 半監督學習

16. 概率圖模型

17. 規則學習

18. 強化學習

19. 增量學習

20. 遷移學習

21. 主動學習

22. 多任務學習

23. 機器學習應用場景介紹

24. 特徵提取

25. 應用機器學習方法之前的處理

機器學習項目實戰

1. O2O優惠券使用預測

2. 鮑魚年齡預測

3. 機器惡意流量識別

4. 根據用戶軌跡進行精準營銷

5. 根據搜狗輸入進行用戶畫像

6. 美國債務違約預測

常見問題

Q： 參加本門課程有什麼要求？

A： 專科及以上學歷，熱愛學習，熱愛編程。

Q： 有課外學習資料嗎？

A： 有配套教材，老師會提供課件和視頻，並給出進階學習資源與項目的建議。

需要學習資料可關注本頭條號，私信發送資料獲取報名之前的預習資料。

閱讀更多 新啟創意 的文章

關鍵字: 知識點 運維 課程