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适合0基础学习的人工智能课程,适合有基础人员进阶大神的教学
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学习目标:

熟练掌握Linux基本操作,熟练掌握Python基础开发,掌握函数与控制 、Python编程开发、Python模块 Python编程开发 Python序列。

学习内容:
  • Linux安装与配置

    安装Linux至硬盘
    信息和搜索应用程序
    修复受损的Grub
    超级用户root
    版本系统管理工具
    硬件驱动程序
    配置Grub
  • 系统与目录管理

    find命令、locate命令
    查找特定程序:whereis
    文件系统的架构
    移动、复制和删除
    文件和目录的权限
    文件类型
  • 用户与组管理

    软件包管理
    用户与用户组基础
    管理、切换用户
    /etc/...文件
    用户及组的创建
    忘记密码解决
  • Python基础入门

    Python版本特性
    Python应用场景
    Python开发环境搭建
    Python开发工具
    标识符与关键字
    Python的安装
    数据存储设计
  • Python程序开发

    Python程序开发
    如何运行python代码
    Python选择与循环
    Python字符串处理
    可视化python编程
    数据及类型操作
  • Python函数

    函数的作用
    参数与返回值
    关键字参数
    变量作用域
    LEGB规则应用
    Lambda表达式
    递归与高阶函数
完成项目:
设计高级石头剪刀布游戏
计算器程序设计开发
学习目标:

熟练掌握Python面向对象,Python高级编程,熟练Python文件操作与并发编程。

学习内容:
  • Python面向对象

    Python函数闭包
    函数高级特性
    Python面向对象
    python 类别
    版本系统管理工具
    抽象逻辑编写
    Python函数变形
  • Python经典开发

    经典类与新式类的区分
    Python异常捕获
    Python运行规则
    Python异常捕获
    Python文件访问
    python与echarts
    Python MySQL API
  • Python高级编程

    迭代器与生成器
    Python程序编程进阶
    Python GUI编程思路
    PyQT图形化编程
    Python XML
    正则表达式
    python高级编程
  • Python文件操作

    文件与编码
    Python I/o操作
    json/ymal等操作
    文件读写与定位
    with资源释放
    文件与路径操作
    Pickle数据持久化
  • Python并发编程

    多进程与多线程
    线程创建与同步
    线程并发与死锁
    全局锁GIL
    进程的创建进程通讯
    协程
    asynio并发
完成项目:
电子购物车项目
异步聊天室项目
学习目标:

熟练掌握数据库基础、数据库设计,掌握,NoSQL、MongoDB以及Redis数据库的使用

学习内容:
  • 数据库设计

    数据库设计及运行
    数据库设计过程讲解
    概念结构设计与ER图
    逻辑结构设计
    数据流图与数据字典
    数据库设计物理模型
    数据库事务
  • 数据库范式

    数据库的范式
    数据库三大范式应用
    数据库管理系统事务
    数据库ACID四大特性
    数据库四大特性应用
    分库分表解决方案
    分库分表实施与分析
  • 数据库基础

    数据库概念介绍
    MySQL安装与登录
    数据库创建与删除
    表结构创建,查看,
    字段类型与数据类型
    字段增加,重命名,删除
  • 表,视图及索引

    记录的增加
    表查询
    条件查询
    模糊查询
    视图创建与操作
    索引创建与操作
  • NoSQL介绍

    1、NoSQL 简介
    2、NoSQL 应用场景
    3、NoSQL 的优缺点
    4、NOSQL CAP定理
    5、NOSQL可用性
    6、NoSQL 数据库分类
    7、BASE模型
  • 数据库MongoDB

    MongoDB的安装
    基本操作命令
    数据类型与操作
    文档数据相关操作
    数据备份,复制
    pymongo库
    数据查询,排序
完成项目:
权限系统数据库设计
日志系统、数据库设计
学习目标:

熟练掌握HTML基础、掌握CSS布局、JavaScript编程以及jQuery框架的使用。

学习内容:
  • HTML基础与应用

    HTML基本介绍
    HTML基本标签
    HTML DOM结构
    常用标签使用
    HTML与CSS
    HTML5认识
  • CSS层叠样式表

    CSS基本介绍
    CSS基本语法
    CSS盒子模型
    CSS布局及定位
    CSS与HTML综合案例
    CSS3与HTML5认识
    CSS综合应用
  • JavaScript基础

    JS基本认识及介绍
    JS在HTML中的用法
    JS基本数据输出
    JS基本语法语句
    JS的注释与变量
    JS的数据类型
    JS的基本对象
  • JavaScript进阶

    JS的函数基本编程
    JS的作用域及事件
    JS的字符串与运算符
    JS的各类语句认识
    JS的类型转换
    JS错误与调试
    JS的综合应用实战
  • jQuery应用

    选择器使用
    Dom节点的操作
    事件处理、封装
    jQuery中的动画
    可用性表单
    jQuery、Ajax
    jQuery插件、扩展
完成项目:
大型网站设计项目
京东电商网站项目
学习目标:

熟练掌握Urllib.lib库及Requests库的使用,掌握爬虫高级技术及Scrapy分布式爬虫开发。

学习内容:
  • urllib.lib库

    Python urllib
    urllib库的操作
    urllib基本get请求
    urllib基本post请求
    超时配置与会话对象
    代理与API
  • requests库

    通过pip安装requests
    发送请求
    Response对象
    身份验证
    Cookies
    超时与异常
    综合应用案例
  • Xpath

    1、CSS选择器
    2、Xpath基本介绍
    3、Xpath基本语法
    4、XPath 轴
    5、Xpath的运算符
    6、Xpath语法定位
    7、反爬虫技术
  • 爬虫高级技术

    多线程与多进程
    代理设置
    动态网页内容的抓取
    Selenium
    模拟表单登录
    图片验证码识别
  • Scrapy分布式爬虫

    创建项目与Item
    命令行工具
    Spiders参数
    Scrapy的Feed
    数据收集与终端输出
    Scrapy爬虫问题
    Scrapy爬虫调试
完成项目:
58同城网站数据爬取
赶集网站数据爬取
学习目标:

熟悉数据科学的基本概念,为后续学习机器学习以及深度学习打下良好基础。

学习内容:
  • 数据分析基本概念

    数据分析概念
    数据挖掘概念
    分析/挖掘基本步骤
    分析相关库介绍
    均值
    中位数
    众数
  • 开发环境配置与部署

    Anaconda的使用
    虚拟环境的创建
    虚拟环境的管理
    Conda管理包
    Spyder开发环境
    jupyter notebook使用
  • IPython解释器

    IPython帮助命令
    命令补全
    IPython魔法命令
    时间分析
    内存使用分析
    IPython调试分析
  • Numpy基本使用

    Numpy基本概念
    Numpy的创建与使用
    数组的多种创建方式
    Numpy数据类型
    数组的索引与切片
    花式索引与布尔索引
    通用函数与其他函数
  • Pandas基本使用

    Series的创建与使用
    DataFrame的创建与使用
    向量运算
    类Numpy的相关操作
    索引与值的排序
    相关统计函数
完成项目:
通过Numpy进行图像处理
足球运动员数据分析
学习目标:

掌握机器学习的本质,能够使用机器学习处理分类,聚类、回归等应用场景的任务。

学习内容:
  • 基本概念

    机器学习概念
    机器学习不同类型
    常用框架
    机器学习开发流程
  • 基本算法

    逻辑回归
    线性回归
    KNN
    朴素贝叶斯
    SVM
    决策树
    梯度下降
  • 集成算法

    随机森林
    Bagging
    AdaBoost
    GBDT
    XgBoost
  • 特征工程

    数据清洗
    数据转换
    特征选择
    标准化
    归一化
    二值化
    独热编码
  • 无监督学习

    K-Means
    层次聚类
    DBSCAN
完成项目:
贷款风险评估预测
Facebook营销组合分类
学习目标:

掌握深度学习相关模型的原理,能够使用深度学习解决现实中的问题。

学习内容:
  • 基本概念

    神经网络
    感知器
    自适应神经元
    激活函数
  • DNN

    DNN网络实现
    BP算法
    梯度下降
    优化器
    神经网络层初始化
  • CNN

    卷积层
    池化层
    随机失活
    滑动窗口
    卷积计算
  • RNN与GAN

    基本结构
    LSTM
    GAN实现
  • 框架

    Tensorflow
    Tensorboard
    Keras
完成项目:
网络相册图像分类
验证码智能识别

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  • 光环大数据六月就业情况
    • 月薪过万

      96.8%
    • 平均薪资

      13403
    • 最高薪资

      28500
    • 就业率

      97%
  • 光环大数据五月就业情况
    • 月薪过万

      98.9%
    • 平均薪资

      12700
    • 最高薪资

      26500
    • 就业率

      96%
  • 光环大数据四月就业情况
    • 月薪过万

      94.5%
    • 平均薪资

      12560
    • 最高薪资

      28000
    • 就业率

      98%
  • 光环大数据三月就业情况
    • 月薪过万

      96.4%
    • 平均薪资

      13200
    • 最高薪资

      27600
    • 就业率

      97%

姓名 学历 年龄 职位 入职单位 薪水 福利

  • 黄** 本科 24 人工智能开发工程师 长**责任公司 11000 五险一金
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  • 段** 本科 24 人工智能开发工程师 *策软件 11000 五险一金
  • 程* 本科 24 人工智能开发工程师 *游网 16000 五险一金
  • 卢** 研究生 28 AI开发工程师 *网达 13000 五险一金
  • 李* 研究生 28 人工智能算法工程师 *牛网 13000 五险一金
  • 赵* 本科 24 人工智能开发工程师 **金服 15000 五险一金
  • 崔* 本科 23 人工智能开发工程师 **拉 12000 五险一金

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