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2019年Python+人工智能課程大綱

目前課程版本:5.0   升級時間:2019.02.21   查看詳細

Python+人工智能課程設計理念

  •  

    就業方向雙核心

    整個課程用采用雙核心(Web方向、人工智能-數據科學方向)和六選一增強就業專業課
    保證學員主流方向就業和全國二三線城市就業
    - Web課程占比由28%提升至40%+
    - 人工智能(AI)數據課程課程占比由16%提升至30%+
    - 六選一增強就業專業課 六個方向分別10天,提升跨領域就業能力
    - 六個方向為:數據分析、測試、運維、爬蟲、自然語言處理、圖像和視覺處理

  •  

    課程銜接更合理

    Python基礎、Web、AI各個階段的前后銜接更為合理
    - Python基礎課程和Web課程,前后銜接更為合理,前端由1個階段拆分成3個階段融入項目中,平滑學習曲線
    - AI課程中,基于大數據、機器學習技術的Web業務流推薦。Web和AI課程前后鋪墊

  •  

    全新Web實戰項目

    Python Web課程全新Django框架美多商城項目、新增Flask框架黑馬頭條Web項目
    - 美多商城支持前后臺分離、不分離技術,融合多項主流技術要點
    - 就業熱點課程:增加Docker、高并發部署
    - 黑馬頭條Web項目,以技術方案驅動講解,提供8大技術方案;對接第三方推薦系統和聊天機器人系統,呈現真實業務場景

  •  

    專注AI數據科學

    Python人工智能課程立足于數據科學方向,并提供自然語言處理項目和物體檢測項目兩大延伸方向
    - 重新設計8天的機器學習、數據挖掘入門課,降低學習難度、平滑學習曲線
    - 全新黑馬頭條推薦系統項目,基于大數據的推薦系統,融合10+技術解決方案

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    完善的就業保障

    針對各個就業方向,提供面試強化專題課程、熱點技術解決方案和熱點項目庫,拓展學員視野,提升工作經驗。目前已產出面試強化專題課程50 +,熱點技術解決方案20+,熱點項目庫8+,且在持續更新中

Python+人工智能基礎班課程大綱

學習對象

0基礎0經驗的小白人員;想通過最低的成本來試一下自己是否適合做Python編程相關工作的轉型人員。

注:獲取更多免費學習視頻+資料+筆記,請加QQ:2632311208。

上課方式

全日制脫產,每周5天上課(實際培訓時間可能因法定節假日等因素發生變化)

培訓時間

部分校區可能會根據實際情況有所調整,詳情可詢咨詢老師   點擊咨詢


培訓要求

自帶筆記本

 

Python+人工智能基礎班課程大綱
所處階段主講內容技術要點學習目標
第一階段:
Python基礎
Python第一個程序變量、標識符和關鍵字、輸入和輸出、數據類型轉換可掌握的核心能力:
1. 掌握Python基礎語法, 具備基礎的編程能力;
2. 建立起編程思維以及面向對象程序設計思想。

可解決的現實問題:
能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫。

市場價值:
具備最基本的編程思維, 掌握基礎的Python編程技術, 能夠完成較小程序的開發,尚達不到企業的用人標準。
條件控制語句和循環語句比較關系運算符、邏輯運算符、三目運算符、while循環、for循環、break和continue
容器類型列表、元組、字典、有序字典、公共函數、字符串
函數函數的定義和調用、不定長參數函數、匿名函數、遞歸函數、可變和不可變類型
文件操作文件打開和關閉、文件的讀寫、文件、目錄相關操作、文件應用案例
面向對象面向對象介紹、類的定義和對象的創建、添加和獲取對象屬性、init方法、私有方法和私有屬性、繼承、多態、類方法、對象方法、靜態方法
異常處理捕獲異常、異常的傳遞、自定義異常
模塊和包模塊介紹、模塊的導入、模塊中的 __all__、模塊中 __name__ 的作用、包的介紹、包的導入

Python+人工智能就業班課程大綱

學習對象

本課程適合有Python語言基礎、面向對象編程思想,Linux基本操作基礎的人士,課上不講Python基礎知識。

上課方式

培訓時間及周期:全日制脫產,每周5天上課(實際培訓時間可能因法定節假日等因素發生變化)

培訓時間

部分校區可能會根據實際情況有所調整,詳情可詢咨詢老師   點擊咨詢


 


Python+人工智能就業班課程大綱
所處階段主講內容技術要點學習目標
第二階段:
Web基礎開發
Linux命令Ubuntu操作系統介紹與使用、Linux命令使用、Linux命令選項的使用、遠程登錄和遠程拷貝、vim編輯器使用、Ubuntu軟件安裝和軟件卸載可掌握的核心能力:
1. 能夠熟練使用Linux操作系統;
2. 掌握網絡編程相關技術, 能夠實現網絡間數據通信;
3. 掌握程序設計開發中多任務實現方式;
4. 能夠熟練掌握MySQL操作相關技術, 熟練編寫各種數據庫操作SQL語句, 并能夠進行Python與MySQL之間的數據交互;
5. 掌握Python中的re模塊的使用, 能夠實現對字符串進行復雜模式匹配;
6. 掌握Web服務器的工作流程, 以及Web框架的實現原理。

可解決的現實問題:
能夠使用面向對象的程序設計方法, 基于Linux操作系統開發多任務的網絡程序開發。

市場價值:
熟練掌握Python技術和常見網絡協議, 可滿足企業開發的初級需求, 根據市場反饋數據看, 薪資普遍在 6000-8000元/月。
網絡編程IP地址的介紹、端口和端口號的介紹、socket的介紹、基于TCP通信程序開發
多任務編程多任務介紹、線程的使用、線程同步與互斥鎖、死鎖介紹、進程的使用、進程和線程的對比
正則表達式正則表達式的介紹、re模塊的使用、正則表達式的演練
html與csshtml概述及基本結構、html標簽及布局入門、css載入方式、css選擇器、css屬性入門、css基本布局演示、列表及表單、盒子模型、css顯示屬性、css元素溢出、表格
JavaScript變量、數據類型及基本語法規范、函數、條件語句、獲取元素方法及操作元素、事件屬性、數組及操作方法、循環語句、字符串、定時器、變量作用域
jQueryjquery選擇器、jquery樣式操作、綁定click事件、jquery動畫、jquery特殊效果、jquery屬性操作、jquery循環、jquery事件、事件委托、JavaScript對象、JSON 和 ajax 請求
數據庫編程數據庫介紹、MySQL數據庫基本使用、MySQL查詢pymysql的使用、事務、索引
Python語法進階深拷貝和淺拷貝、property屬性、with語句和上下文管理器、閉包、裝飾器
靜態Web服務器Web服務器通信過程、HTTP協議、Web服務器實現
mini-Web框架Web框架和Web服務器的關系介紹、模板替換、股票信息頁面開發、個人中心數據接口開發、路由列表、ajax請求數據渲染個人中心頁面、logging日志的使用
第三階段:
Web-Django框架與項目
Django框架Git源代碼管理、Redis緩存、VUE介紹、Vue基本語法、ES6語法、VUE 生命周期、Django框架介紹、Django模型、ORM及數據庫操作、視圖及模板、Django中間件可掌握的核心能力:
1、 掌握Python Web主流框架-Django的使用;
2、 可根據Web框架設計,開發對應的數據庫;
3、 可根據業務流程圖,開發Web網站的前后臺業務。

可解決的現實問題:
1、能夠開發主流Web網站,并掌握常見的技術要點;
2、根據實際問題設計出相應數據庫表。

市場價值:
Web全棧工程師,獨立開發前端和后端業務,10000-20000。
項目:
美多商城-前臺
購物電商平臺項目編碼、前后端不分離模式、數據庫-讀寫分離、Django高級第三方模塊、FastDFS分布式文件系統、Celery異步操作、Vue雙向綁定、Docker 入門、Crontab定時任務、頁面靜態化、在線支付、Nginx+uWSGI部署
項目:
美多商城-MIS系統
前后端分離模式、VUE進階-組件式開發、Django REST framwork、統計、權限管理、商品數據管理、日志管理、用戶管理
第四階段:
Web-Flask框架與項目
項目部署Docker 進階、uWSGI、Nginx進階、性能優化可掌握的核心能力:
1、 掌握Python Web主流框架-Flask的使用;
2、 掌握常見的性能優化技術;
3、 緩存服務器的操作和設計;
4、 異步任務的實現。

可解決的現實問題:
1、高并發全功能的Web網站開發;
2、提升數據處理響應速度,靈活運用緩存。


市場價值:
Web全棧工程師,獨立開發前端和后端業務,10000-20000。
Flask框架Flask框架、路由定義及視圖函數、藍圖、SQLAlchemy
項目:
黑馬頭條
Flask-RESTful、手機 APP + PC Web前端、MySQL業務數據存儲、Redis緩存層、第三方對象存儲、RabbitMQ + Celery 異步任務、APSchedule定時任務、socket.io及時通訊、Elasticsearch 5.6 搜索+自動補全、RPC+kafka對接推薦系統與AI系統、supervisor進程管理
第五階段:
人工智能機器學習編程
機器學習
(科學計算庫篇)
人工智能概述、數據可視化matplotlib、科學計算庫numpy、科學計算庫pandas可掌握的核心能力:
1、 掌握數據挖掘基礎工具使用;
2、 掌握機器學習中處理數據方法;
3、 理解常見機器學習算法原理。


可解決的現實問題:
1、 利用學習到的科學計算庫對收集到的數據進行數據基本處理,使其符合機器學習算法模型;
2、 利用學習到的機器學習算法解決部分實際問題。

市場價值:
具備可對數據進行初步分析和挖掘,進行機器學習建模或深度學習訓練,根據市場反饋數據看,薪資普遍在 12000-20000。
機器學習
(算法篇)
Scikit-learn使用、特征工程、k-近鄰算法、線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、決策樹、集成學習(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型評估方法介紹、模型選擇與調優、模型保存和加載、聚類、分類、回歸案例實戰
第六階段:
人工智能基于大數據的推薦系統項目
推薦系統項目理論課什么是推薦系統、Mini推薦系統--電影推薦、推薦系統概念、大規模用戶物品推薦案例、新聞/文章場景推薦案例、混合推薦介紹可掌握的核心能力:
1、 掌握推薦系統的工作原理和實現流程;
2、 掌握推薦系統的算法實現原理以及應用場景;
3、 掌握Lambda大數據相關基礎;
4、 可實現基于大數據框架的推薦系統搭建;
5、 能夠基于推薦業務流完成系統搭建。

可解決的現實問題:
1、能夠實現推薦系統的算法不同場景應用;
2、能夠根據推薦場景業務流完成推薦業務開發。


市場價值:
具備推薦系統的開發能力,市場薪資普遍在15000-35000。
推薦系統項目
Lambda大數據開發
推薦系統Lambda架構介紹、分布式存儲計算案例、數據倉庫工具hive、spark介紹、spark-sql、spark sql與hive離線分析實戰
推薦系統項目開發ABTest實驗中心、埋點參數設置、推薦服務、緩存服務、實時日志分析、實時召回集、熱門與新文章、文章畫像構建、用戶畫像構建、文章用戶畫像業務實現、離線召回集介紹、排序模型選擇介紹、spark mllib講解、離線模型評價、評估場景需求




Python+人工智能就業強化課程大綱

Python+人工智能就業強化課程大綱
(學習其中一個方向課程,其他方向課程以視頻形式免費贈送)
人工智能自然語言處理NLP項目
(6選1)
pytorch框架深度學習和神經網絡概念、Pytorch的基礎使用、梯度下降和反向傳播原理、Pytorch模型構建、Pytorch中數據加載方法、Pytorch案例可掌握的核心能力:
1、掌握pytorch使用;
2、掌握Pytorch構建深度學習模型的流程;
3、掌握人工智能領域中NLP的常用方法;
4、能夠掌握NLP中的常見算法和原理;
5、能夠掌握模型上線的方法;
6、能夠自己動手完成多功能的聊天機器人;
7、了解常用的模型優化方法。


可解決的現實問題:
1、能夠運用pytorch完成深度學習模型的搭建;
2、能夠使用課程內容解決NLP相關問題。

市場價值:
具備深度學習模型搭建、優化的能力,市場薪資普遍在15000-35000。
循環神經網絡RNN的概念和原理、wordembedding原理和實現、文本情感分類案例、LSTM和GRU的原理和案例、Pytorch中的序列化容器
NLP聊天機器人項目項目準備、fasttext的使用和原理、閑聊機器人介紹、seq2seq模型的原理、Seq2Seq閑聊機器人實現、帶Attention的閑聊機器人的原理和實現、帶BeamSearch的閑聊機器人的原理和實現、問答機器人實現原理、問答機器人機器學習召回模型實現、問答機器人排序模型實現實現、Grpc對外提供接口
人工智能物體檢測和分割
(6選1)
深度學習TensorFlow框架介紹、邏輯回歸原理、導數、神經網絡原理、tf.keras實現神經網絡分類、卷積神經網絡、神經網絡算法優化、深度學習正則化、遷移學習可掌握的核心能力:
1、掌握神經網絡基礎算法原理;
2、掌握TensorFlow框架;
3、掌握卷積神經網絡原理;
4、可使用神經網絡做圖片分類;
5、掌握物體檢測算法原理;
6、掌握深度學習的算法優化與正則化原理;
7、可進行物體檢測模型的訓練和部署。


可解決的現實問題:
1、能夠實現神經網絡對圖片進行分類;
2、能夠運用TensorFlow完成檢測模型訓練和測試;
3、能夠運用TensorFlowserving進行模型部署。


市場價值:
具備深度學習、圖像識別與檢測的開發能力,市場薪資普遍在15000-35000。
物體檢測項目物體檢測項目架構、物體檢測算法-RCNN、SPPNet、物體檢測算法-Fast-RCNN、Faster-RCNN、物體檢測算法-YOLO、SSD、SSD算法進行圖片預測、數據集的制作與處理、商品檢測模型訓練、商品檢測模型導出、Docker開啟Tensorflowserving服務、TensorFlowservingclient實現、Docker開啟Web服務、百度機器人對接自定義物體檢測開發
爬蟲開發
(6選1)
爬蟲入門爬蟲的基礎、requests模塊、數據的提取方法、多線程、多進程爬蟲、線程池、協程池實現爬蟲可掌握的核心能力:
1、掌握爬蟲的工作原理和實現流程;
2、掌握mongodb數據庫的應用;
3、可使用基礎的模塊實現數據采集;
4、可使用主流的爬蟲框架實現數據采集。

可解決的現實問題:
1、能夠實現定向抓取互聯網上的海量信息;
2、能夠運用爬蟲框架包括實現分布式爬蟲。

市場價值:
具備互聯網數據采集的爬蟲開發能力,市場薪資普遍在8000-18000。
爬蟲提高selenium實現動態網頁的數據抓取、常見的反爬措施、mongodb數據庫的基礎使用、mongodb的索引和備份恢復、mongodb和python的交互、scrapy爬蟲框架、scrapy_redis的分布式組件
爬蟲熱點項目庫12306購票、*魚彈幕抓取、京*商品數據采集、失信人被執行人信息獲取
自動化測試開發
(6選1)
測試基礎測試理論、測試方法和分類、測試用例設計、測試流程、測試報告可掌握的核心能力:
1、掌握測試的理論和流程;
2、掌握常用測試工具的使用;
3、可使用selenium實現Web自動化測試;
4、可使用appium實現移動端app自動化測試。

可解決的現實問題:
1、能夠實現對軟件的自動化測試工作;
2、能夠實現對軟件產品的功能測試和性能測試。

市場價值:
具備從事軟件測試工作的能力,市場薪資普遍在8000-16000。
單元測試PyTest框架、UnitTest框架
自動化測試selenium自動化測試Web、appium自動化測試app
接口以及性能測試Jmeter等測試工具使用
自動化運維開發
(6選1)
運維基礎系統安裝部署、linux系統管理可掌握的核心能力:
1、掌握Shell,Python等腳本;
2、熟練掌握Mysql,MongoDB,Nginx,Redis,docker等服務部署與優化。
3、掌握Ansible等運維工具組件的使用。

可解決的現實問題:
1、能夠應對自動化運維工作;
2、能夠實現自動化部署實施。

市場價值:
具備從事自動化運維的能力,市場薪資普遍在8000-14000。
運維進階apache與nginx、shell編程、服務集群負載均衡與高可用
運維高級ansible、nagios、自動化部署項目
數據分析開發
(6選1)
BI商業數據分析項目實戰2天PowerBI數據可視化分析、Tableau數據分析、FineBI大數據分析、數據庫技術My'SQL、ETL數據倉庫、項目實戰可掌握的核心能力:
1、掌握爬蟲的工作原理和實現流程;
2、熟練掌握MySQL、Hive、Spark;
3、掌握mongodb數據庫的應用;
4、熟悉常用數據挖掘算法與模型,熟悉邏輯回歸、神經網絡、決策樹、聚類等建模方法;
5、熟悉Python、R、Tableau、SPSS、SAS等多種數據分析工具;
6、熟練使用時間序列、聚類分析、邏輯回歸、因果分析等統計方法。

可解決的現實問題:
1、勝任相關的數據分析工作,對企業異常數據進行深入分析,對業務風險指標進行跟蹤分析及優化;
2、搭建業務監控體系,及時發現、排查業務問題,并能提出有效的解決策略或方案;
3、配合項目計劃,負責建模駐場項目,完成數據分析需求及任務;
4、通過大數據算法對數據進行模型的構建、維護、和評估。


市場價值:
具備互聯網數據采集的爬蟲開發能力,市場薪資普遍在11000-25000。
統計學基礎3天概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數估計、假設檢驗、方差分析及回歸分析
數據挖掘
項目實戰2天
數據挖掘經典算法、SPSS數據分析、SAS數據分析、matlab基本應用
金融行業
量化分析1天
金融量化投資平臺應用、金融量化CRM系統、
強化學習在數據分析中的應用、金融行業數據分析理論基礎
R語言數據挖掘
項目實戰2天
R語言數據挖掘項目實戰
數據分析經典面試
問題匯總0.5天
面試經典問題專項突破

Python+人工智能在職加薪班課程大綱

學習對象

具有一定開發經驗的Python Web工程師,爬蟲工程師,人工智能工程師,需要具備各個方向的專業知識基礎。

注:獲取更多免費學習視頻+資料+筆記,請加QQ:2632311208。

上課方式

在線學習

培訓時間

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Python+人工智能在職加薪班課程大綱
課程階段名稱主講內容技術要點學習目標
Web階段RPC原理與實踐(一)
——RPC原理
RPC介紹、通信協議、服務器工作模型、異常處理可掌握的核心能力:
1.理解RPC與HTTP的關聯;
2.理解RPC的技術實現;
3.理解分布式RPC的技術實現;
4.gRPC的使用開發;
5.Thrift的使用開發;
6.能夠基于OpenStack搭建云服務平臺;
7.掌握云計算平臺特點及基本架構功能;
8.掌握openstack環境部署;
9.掌握openstack平臺日常簡單使用技巧;
10.掌握openstack平臺故障梳理思路。

可解決的現實問題:
1. 服務與服務高效率通信實現;
2. 公司私有云搭建。

市場價值:
Web進階必備內容,市場價值在20K-30K
RPC原理與實踐(二)
——分布式RPC
服務注冊、服務發現、服務調用負載均衡
RPC原理與實踐(三)
——gRPC
Protobuf協議、HTTP/2協議、gRPC使用、異常處理
RPC原理與實踐(四)
——Thrift
協議選擇、Thrift使用
OpenStack云計算快速入門云計算基礎、OpenStack簡介
OpenStack云計算之環境部署實驗環境、支撐性服務部署、認證組件部署、glance組件部署、計算組件部署、網絡組件部署
OpenStack云計算之綜合實踐第一個VM實例、可視化界面部署、塊存儲運用、深入理解VM創建
OpenStack云計算之實踐拓展定制映像、定制網絡
爬蟲階段Docker核心技術原理及其應用Docker安裝配置、Docker核心技術原理、Docker Compose原理與使用、環境搭建案例可掌握的核心能力:
1.深入理解Python爬蟲開發核心思路;
2.掌握多種隊列、消息隊列的原理與開發使用;
3.掌握多種數據去重方案的原理與開發使用;
4.掌握多種響應數據解析、存儲方案的開發使用;
5.掌握多種異步框架的原理與開發使用;
6.掌握多種爬蟲客戶端工具的原理與開發使用;
7.掌握爬蟲框架的設計與開發使用;
8.掌握多種爬蟲反爬處理方案的實現;
9.掌握快速搭建復雜開發、生產環境的能力。
可解決的現實問題:
1.解決爬蟲運行環境復雜不穩定的情況;
2.對數據采取結果進行數據去重;
3.反爬分析及反反爬策略。

市場價值:
爬蟲系列解決方案,根據不同的需求提供不同的解決方案,市場價值在15K-25K。
Python爬蟲開發環境與DockerPyCharm配置并使用Docker、基于Docker配置安裝爬蟲網絡庫、HTTP/HTTPS與WebSocket、PC/移動端數據抓包
爬蟲中的去重處理介紹及方案實現爬蟲去重應用場景、去重原理介紹、臨時去重與持久化去重、信息摘要指紋去重、SimHash指紋去重、布隆過濾器原理與實現
Python爬蟲中的請求管理的實現爬蟲請求管理介紹、請求去重原理與實現、請求調度原理與實現、Redis隊列原理與實現、Kafka原理與使用、Rabbitmq原理與使用、斷點續爬/增量式爬蟲原理
Python爬蟲中的數據處理業務基礎數據解析方式、特殊數據解析方式、數據清洗流程、數據存儲介紹、關系型數據庫ORM使用、非關系型數據庫ORM使用
Python爬蟲中的異步任務設計進程/線程/協程對比、操作系統IO模型介紹、IO設計模式原理與介紹、Python常用異步IO庫原理與使用、分布式異步任務框架原理與使用
爬蟲架構實現以及案例實戰運用爬蟲系統/架構設計、爬蟲系統/架構設計實現、各大電商網站數據采集、微信小程序/公眾號數據采集、各大生活類網站數據采集
爬蟲中的反爬分析與應對爬蟲反爬分析介紹、常見反爬措施與處理方案、多形式代理使用實踐、多形式驗證碼處理實踐、JS逆向解析處理與實踐
人工智能階段深度學習基礎深度學習簡史、代價函數、梯度下降算法、激活函數、前饋神經網絡可掌握的核心能力:
1.能夠深度掌握深度學習的算法原理以及應用案例;
2.在圖像識別上能夠學到目標檢測的項目開發經驗;
3.掌握相關自然語言處理基礎知識;
4.開發聊天機器人的開發案例;
5.搭建完整的人工智能人臉識別等應用服務。

可解決的現實問題:
1.基于深度學習的機器視覺相關應用;
2.基于第三方平臺的人臉識別相關應用;
3.基于自然語言處理的聊天類機器人相關應用。

市場價值:
人工智能方向進階課程,機器視覺大型項目,市場價值在20K-35K。
深度學習優化進階神經網絡優化難度、正則化、參數初始化策略、優化算法、批量歸一化
卷積神經網絡卷積操作、池化操作、圖像識別類網絡結構、數據擴充、目標檢測類網絡結構
循環神經網絡RNN、循環網絡訓練、雙向/多層/編解碼網絡、門控循環神經網絡、注意力機制
高級主題生成對抗網絡、遷移學習、半監督學習、自動編碼器、CapsuleNet
圖片商品物體檢測項目
第一階段-數據集處理
目標檢測概述、目標檢測數據集、目標檢測方法、目標數據標記、標注數據存儲、數據集格式轉換、TFRecord讀取與存儲、slim庫
圖片商品物體檢測項目
第二階段-模型原理、實現
目標檢測任務描述、R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO與SSD
圖片商品物體檢測項目
第二階段-項目框架實現
數據讀取接口、模型接口、訓練與測試接口
百度人臉識別課程服務訪問方式、人臉識別、物體識別、文字識別、語音識別與合成、語言處理基礎技術
自然語言處理NLP 介紹、NLP種類、端對端深度學習模型、詞袋、Seq2seq、Beam Search Decoding、Attention、LSTM、
LSTM 實作、文本分類、文本分類的方式、文本分類 CNN & RNN、文本生成、文本匹配、文本檢索、文本生成圖片、Chatbot 數據預處理、Chatbot 搭建模型、Chatbot 訓練模型、Chatbot 訓練模型、Chatbot測試模型、Chatbot 優化

備注:該課程大綱僅供參考,實際課程內容可能在授課過程中發生更新或變化,具體授課內容最終以各班級課表為準。

基礎差? 可免費學基礎班

申請試讀名額

基礎過關? 可直接就讀就業班

基礎測試

Python+人工智能學科項目介紹

  • 新經資訊平臺

    項目簡介:

    項目簡介:一款新聞類型的Web項目,主要為用戶提供最新的金融資訊、數據,以抓取其他網站數據和用戶發布作為新聞的主要來源。

    項目特色:

    1、使用Flask Web框架 實現
    2、前后端不分離的形式實現具體業務邏輯
    3、常見的Web開發流程以及第三方平臺工具的集成和使用

  • 美多商城

    項目簡介:

    大型B2C電子商務平臺,包含用戶中心、商品展示、購物車、訂單、支付、評論、搜索等功能。

    項目特色:

    1、采用前后端分離的技術
    2、使用最熱門的Django REST framework +VUE技術實現
    3、采用數據庫讀寫分離技術
    4、使用FastDFS實現商品圖片數據的存儲
    5、可掌握支付相關業務的實現
    6、可掌握搜索相關技術的使用

  • 數據抓取-分布式爬蟲

    項目簡介:

    大型門戶網站和大型婚戀網站積累了海量信息,提取有用的價值,應用于數據挖掘、海量數據分析、市場分析(包括熱點資訊、關鍵詞點擊、輿情分析、全國婚戀市場、個人信息分析等情況),掌握爬蟲技術顯得尤為重要。

    項目特色:

    1、Python 多線程爬蟲及其機制
    2、使用Python urllib、urllib2、requests等網絡模塊
    3、使用Python lxml、BeautifulSoup、re、json模塊進行數據提取
    4、XPath語法規則和各CSS Selector的使用
    5、Tesseract機器圖像識別系統,并處理簡單的文字驗證碼
    6、使用Selenium+PhantomJS(headless)實施動態HTML抓取
    7、掌握Scrapy框架,以及編寫各類中間件
    8、掌握scrapy-redis分布式框架,了解各組件工作機制

  • 股票量化交易

    項目簡介:

    AI Quant是一個自動量化交易系統,主要用戶策略分析以及回測。通過高質量的預處理金融數據,分析數據中的因子,使用機器學習算法實現自動化策略產生,并且使用策略相關指標達到回測的能力,最后能夠進行模擬交易。該平臺能夠實現自動進行策略分析完成交易。

    項目特色:

    1、歷史數據、實時數據
    2、股票、期貨數據指標
    3、多因子模型
    4、量化交易策略
    5、回測框架
    6、交易框架

  • 黑馬頭條-Web

    項目簡介:

    黑馬頭條項目是一款匯集科技資訊、技術文章和問答交流的用戶移動終端產品。黑馬頭條提供用戶移動App端、自媒體PC Web端和系統MIS PC Web端三大應用,讓用戶輕松獲取最新資訊,發布資訊文章。對接推薦系統,收集埋點數據、獲取推薦結果;對接AI系統,提供聊天機器人通訊平臺。

    項目特色:

    1、使用Flask-RESTful實現REST API
    2、靈活使用SQLAlchemy的數據庫ORM解決方案
    3、采用企業的Gitflow工作流開發
    4、采用企業級的緩存方案
    5、使用gRPC與推薦系統和AI系統對接
    6、采用Elasticsearch搜索引擎
    7、使用socket.io實現即時通訊
    8、使用APScheduler實現定時任務
    9、使用RabbitMQ消息隊列
    10、引入極驗行為驗證

  • 黑馬頭條-推薦系統

    項目簡介:

    黑馬頭條推薦系統建立在海量用戶與海量文章之上,使用Lambda架構整合實時計算和離線計算,借助分布式環境提升計算能力;使用Flume收集用戶的點擊、瀏覽、收藏等行為,建立用戶畫像和文章畫像,并存儲于HDFS集群;通過離線Spark SQL計算建立HIVE特征中心,存儲到HBase集群;通過ALS、LR、Wide&Deep等機器學習與深度學習、推薦算法進行智能推薦,達到千人千面的用戶推薦效果。

    項目特色:

    1、ABTest實驗平臺
    2、用戶反饋收集
    3、實時計算平臺
    4、離線計算分析平臺
    5、召回算法模型
    6、排序算法模型
    7、用戶畫像建模
    8、文章畫像建模
    9、基于Lambda大數據架構進行數據處理

  • 小智同學聊天機器人

    項目簡介:

    小智聊天機器人,使用了自然語言處理的技術,實現人機對話。實現的是一個類似智能客服的系統,實現了閑聊功能和問答功能,在App上提供了入口,能夠和機器人閑聊和編程相關的問題。

    項目特色:

    1、接受用戶的輸入
    2、對輸入內容進行預處理和特征提取
    3、使用分類方法判斷用戶輸入的內容
    4、如果意圖為閑聊,調用閑聊的模型返回結果
    5、如果意圖為提問,調用問答模型返回結果

 

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教學服務

  • 每日測評

    每晚對學員當天知識的吸收程度、老師授課內容難易程度進行評分,老師會根據學員反饋進行分析,對學員吸收情況調整授課內容、課程節奏,最終讓每位學員都可以跟上班級學習的整體節奏。

  • 技術輔導

    為每個就業班都安排了一名優秀的技術指導老師,不管是白天還是晚自習時間,隨時解答學員問題,進一步鞏固和加強課上知識。

  • 學習系統

    為了能輔助學員掌握所學知識,黑馬程序員自主研發了6大學習系統,包括教學反饋系統、學習難易和吸收分析系統、學習測試系統、在線作業系統、學習任務手冊、學員綜合能力評定分析等。

  • 末位輔導

    末位輔導隊列的學員,將會得到重點關心。技術輔導老師會在學員休息時間,針對學員的疑惑進行知識點梳理、答疑、輔導。以確保知識點掌握上沒有一個學員掉隊,真正落實不拋棄,不放棄任何一個學員。

  • 生活關懷

    從學員學習中的心態調整,到生活中的困難協助,從課上班級氛圍塑造到課下多彩的班級活動,班主任360度暖心鼓勵相伴。

  • 就業輔導

    小到五險一金的解釋、面試禮儀的培訓;大到500強企業面試實訓及如何針對性地制定復習計劃,幫助學員拿到高薪Offer。

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