1、实用文档人工智能培训实施方案、人工智能+Python基础班课程大纲学习对象：0基础、0经验的新手； 想要以最低的成本尝试一下自己是否适合Python编程相关工作的创新者。 课程形式：全日制，为期一年，每周 5 天。 实际培训时间可能会因法定节假日和其他激励措施而发生变化。 培训要求：自带笔记本。 人工智能+Python基础课。 课程大纲阶段。 主要内容及技术要点。 学习目标。 第一阶段：计算机组成原理，熟悉操作系统和操作系统操作，掌握核心水平：Python核心编程，熟悉Python，了解Python 1、掌握Python基础语言（30）历史方法，并具备基础编程老师No.1 Python开发环境 Python开发环境与Sublime Water搭建
2、扁平； 使用，Python交互终端使用，2.用IPython交互终端使用，Pycharm和面向对象编程使用思想构建编程思维。 Python变量与变量类型、标识符和关系可解决问题：关键词、变量命名方法、算术运算等，能熟练运用Python符号、变量数据类型转换、输入输出技术完成编程小题、注释、以及小逻辑极限句if语句和ifelse俚语的基本格式。 戏剧程序开发：运算符、比较运算符、最基本的编程思想优先、while循环语句格式、维度、ifelif.else语句、逻辑行情、基本while嵌套应用、break的使用、Python编程技术、能力继续
3、ue的使用足以完成小程序的开发，但达不到企业的中间变量类型列表概念和操作、元组概念和操作标准。 标准文案实用文档操作、字典概念和操作、字符串概念和操作、集合概念和操作、for循环和for-else用法、函数应用函数的基本句型、函数执行流程、文档注释、带参数的函数、函数带返回值、函数的嵌套调用、匿名函数、递归函数、局部变量和全局变量、参考文件操作、文件的概念、文件的打开和关闭、文件读写、文件定位读写、文件和目录相关操作、面向对象介绍、类和对象的概念、魔术的含义和作用、对象成员的访问限制、继承、继承、多级继承和多重继承的概念和应用、多态性、类属性和实例
4.属性、实例模式、类模式、静态方法、设计模式：单例模式异常处理、理解异常的作用、捕获异常、异常传递规则、自定义异常模块和包模块及包概念、_all_用法、import语句用法，来自.import。 用法，from.import*使用项目：客机战争pygame介绍、界面搭建、键盘风暴检查、客机显示、客机限制、飞机发射炮弹、敌方标准文案实用文档显示、敌机电脑转-机器通信法规、敌机发射炮弹、碰撞检测、面向对象代码封装、人工智能+Python就业班课程大纲第二阶段：Linux系统应用、Linux的历史、Ubuntu操作系统中可以掌握的核心技能：简介到 python 和 Linux 并使用，Linux 命令
5.使用命令，经常 1.精通Linux中级编程（2.使用ssh/ftp服务器安装配置、操作系统；老师号）vi/vim编辑器使用 2.掌握网络编程相关（30）网络编程入门网络通信技术人工智能 文案，IP地址技术介绍，网络间端口概念介绍，基于UDPS信令技术的数据通信； 套接字相关，TCP通信技术相关 3.掌握套接字、TCP 3次握手和4次挥手概念、并发相关技术，能够阅读和TCP/IP契约概念，编写支持高并发的网络程序； 4、并发编程中的并发技术介绍，以及多线程并发技术。 只有这样才能熟练掌握MySQL接口和线程。 同步和互斥锁、线程操作相关技术、熟练掌握同步和互斥锁编程、死锁简介、进程编写、各种数据库操作的SQL概念和现状、多进程
6、并发技术与句子有关，可以用于与socket交互、进程间通信技术、进程池Python和MySQ之间的概念和应用、迭代器和生成器概念； 以及句型、协程并发技术介绍、yield5只掌握表达式中关键字的使用、coroutine-greenlet的介绍和规则以及Python的处理和使用、coroutine-gevent的介绍和使用来纠正表达式我们能否实现字符串的正确表达呢？ 此类表达式的理论知识，与此类表达式的复杂模式匹配； 语法规则，以及re模块的使用 6.掌握Web服务器的工作流程，以及Web框架数据库编程数据库的理论知识，MySQL数据的实现原理。 库基础知识使用、MySQL查询、MySQL可以解决的实际问题：与Python、MySQ的交互
7、在LW级别，可以使用面向对象题、SQL分组查询、SQL分页查询等编程方法，并根据SQL连接查询、自相关、SQL子查询和Linux操作编写实用文档系统。 查询、Python与MySQL交互、MySQL视图、MySQ、MySQL1、MySQLffl用户管理并发网络程序开发。 市场价值：精通Python技术和常用网络合约，能满足企业发展的中间需求，根据市场反应数据，薪资一般在6000-8000元/月。 Python句型进阶GIL（全局解封！设备锁）、深拷贝与浅拷贝专题、私有化、导入模块导出问题分析及进一步讨论封装、继承、多态、多重继承、MRO顶序、调用静态方法
8.方法、类方法、属性属性、魔法技术和属性的讲解和应用，借助上下文管理器，增强对面向对象编程、闭包、装饰器工程的理解：迷你Web服务器Web服务器通信流程、HTTP契约、Web服务器实现项目：mini-web框架WSGI合约、Mini-web框架实现第三阶段：后端开发（20）三号老师HTML和CSShtml概述及基本结构、html标签和结构介绍、CSS加载方式、CSS选择器、css属性介绍、基本css布局演示、相对地址和绝对地址、列表和表单、盒模型、css显示属性、css元素溢出、表格、定位、css权重。 可以掌握的核心能力： 1、能够根据UI设计开发网站
9、后台页面； 2、PC端、联通端页面特效开发； 3.前端页面性能优化。 可解决的实际问题： 1、开发常见Web网站后端页面和联通侧H5页面； 2、后台后续数据通讯； JavaScript变量、数据类型和基本句型标准、函数、条件句、获取元素和操作元素的方法、事件属性和匿名函数、综合实例、数组和操作方法、循环语句、字符串和操作方法、调试方法、定时器、变量作用域、封闭函数标准文案写作实用文档3.掌握当前市场流行的jquery jquery选择器、jquery风格操作、前后端开发绑定点击风暴、jquery动画、后端框架jquery专用模式使用效果，jquery链调整框架。 使用，jqu
10.ery属性操作，jquery循环，jquery风暴，表单验证，事件市场价值：片冒泡和风暴委托，Dom操作，前端作为web网站开发的一半世界JavaScript对象，json和ajax请求，全栈工程是必须的准备技能，8000-12000月Vue.js框架vue.js介绍和基本概念，Vue.js模板句型，计算属性和监听属性，Class和Style绑定，条件渲染，列表渲染，事件处理，表单输入绑定、过滤器、实例生命周期、数据交互、ES6句型、vue组件、vue单文件组件、vue组件开发手册工具、生成vue单页应用项目目录、组件嵌套、路由、数据请求和交叉。第四阶段领域和打包上线：Flask框架Fla
11、sk框架简介、路由定义及可掌握的核心技能：Web开发30个视图函数、Cookie和Session1、产品原型图、四号老师Jinja2模板语言、ORMf数据库、开发的后端世界CSR网站攻防、蓝图、单元测试； 测试2、根据业务流程图，工程：Redis缓存、Git源码管理，经常开发web网站后端，看web网站开发逻辑，不分前端和后端Service； 关闭模式，Flask-Session应用，图3，可以根据web框架设置芯片验证码、容联云邮件验证码、七种策略，并开发相应的数据牛云存储、后台信息管理等图书馆; Gunicorn+Nginx发布部署4.缓存服务器运行标准的实用文档和设计； Django 框架 Djang
12.o框架介绍，Django模型，5.异步任务的实现。 ORM数据库操作、视图和模板、Django中间件、可解决的实际问题：DjangoRESTframework1、高并发、全功能的Web网站开发； 工程：购物电商平台工程编码、前后端分析、提供数据响应速度、RESTful套接字开发、Vue缓存灵活运用； 组件、MySQlM编写分离、Django进阶3、根据实际问题设计级第三方模块、FastDFS分发开发相应的数据库表、文件系统、Celery异步操作、在线支付、Nginx+uWSGI部署。 市场价值：Web全栈工程师，独立开发后端和前端业务，10000-20000。 第五阶段：爬虫入门及爬虫相关工具，r
13.requests模块，可掌握核心数据处理数据提取方法，xpath句型，lxml动力：（20）模块，多线程，多进程爬虫，线程1，掌握爬虫5号老师池的工作，协作城池实现爬虫管理及执行流程； 爬虫改进selenium实现动态网页的数据抓取 2、掌握通用反爬、常见反爬措施、mongodb数据机制； 数据库基本使用、mongodb数据库 3.掌握mongodb数据中级查询、mongodb聚合操作、库应用； mongodb索引和备份恢复，4.基本模块mongodb与python交互，可以使用scrapy实现数据采集； 框架、scrapy_redis分布式组五、使用主流爬虫框架实现数据采集
14. 收藏； 6、能够搭建自己的电商广告推荐系统工程、用户点击流日志采集、用户画像构建及爬虫框架； 模型、推荐对象画像建模、实时数据； 7、掌握数据分析的基本估算平台和数据离线估算平台、推荐流程和步骤； 标准文案实用文档推荐算法模型、协同过滤算法 8.掌握数据挖掘爬虫框架开发框架的基本结构，框架核心模块的一般流程。 框架的动态模块的封装、加载，框架实现了请求去重以及使用框架中的线程可以解决的现实问题：池、协程池、框架分布式实现。 1、能够实现定向爬取，框架实现增量爬虫功能，框架实现互联网海量信息； 现有的断点续传爬取功能2、可以使用爬虫框架，包括分布式爬虫的实现； 工程苏*产品数据爬虫，本地*产品数据爬虫3.根据具体需求，昆虫，北京*产品数据爬虫，亚洲
15. *产品实现定制化爬虫框架； 数据爬虫 4、能够分析海量数据，根据需求挖掘数据的潜在价值。 市场价值：随着互联网数据采集的爬虫开发水平，市场薪资一般在11000-25000。 六个阶段：数据挖掘科学评估numpypandas、数据管控核心层：人工智能可视化matpalotlib、金融数据1.掌握数据挖掘基础知识（15）分析处理工具应用； 机器学习特征工程、监督学习分类算法、监督 2.掌握数据挖掘处理监督学习回归算法、无监督学习、数据方法； 3.了解Scikit-learn的使用、模型选择和常见机器学习调优算法的原理； 工程：量化交易历史数据、实时数据、股票数据参考4.根据量化交易规则和多因素模型，
16、量化交易策略，设计智谋； 回测框架5.掌握深度学习算法和框架； 深度学习TensorFlow框架开发； 6、图像识别和检测TensorflowIO操作的标准文案和实用文档； 神经网络基础知识、全连接神经网络路实现； 频域神经网络网络及实现； 工程案例：验证码识别实现。 可以解决的现实问题： 1、从数据支撑到策略制定； 2. 手动交易策略的实施； 3.深度学习模型的训练过程； 4.图像识别和检测任务。 市场价值：能够初步分析和挖掘数据、机器学习建模或深度学习练习。 根据市场反应数据，薪资一般在15000-30000。 图像识别处于边缘检测； 物体识别； 特征点测量； 分类检查练习语音识别阅读音频数据； 语音特征提取； 语音信号
17.一代； 语音识别器第七阶段：笔试加强手工操作和维护基本shell句型和脚本开发标准、shell变量、表达式、shell脚本中常用符号和命令、shell进程限制、综合shell编程练习、工程生活周期、代码发布过程、Django工程生产环境部署、手动代码发布、简单脚本编译过程及改进、大型脚本编译过程及可掌握核心水平的提高： 1、掌握shell编程基础知识和开发方法； 2、掌握shell常用编程表达式和进程限制语句； 3、掌握项目发布的流程标准； 4、掌握制作剧本编写的流程标准； 5.了解项目生命周期和常见的项目开发模型。 数据结构标准文案和实用文档算法复杂度，现实生活中可以通过链表、栈和队列、排序、搜索解决的问题： 1.作业
18、手动部署工程环境； 2、手动发布工程代码； 3.了解工程生命周期。 备考和巩固所学知识，进行专项笔试强化。 就业指导简历撰写、模拟笔试人工智能+Python在职加薪课程面向有一定开发经验的Python Web工程师、爬虫工程师、人工智能工程师。 他们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，请添加QQ2632311208在线学习培训时间。 前往人工智能+Python在职加薪班课程大纲课程艺名主讲内容技术要点学习目标Web阶段RPC原理与实践1 RPC原理RPCb介绍、通信契约、服务器工作模型、异常处理请咨询老师详细点击咨询人工智能培训费用+Python杂费
19、享受优惠价格的条件是什么？ 人工智能+Python在职加薪课程大纲可掌握的核心级别： 1、了解RPC和HTTP的关系； RPC 管理与实践 2. 分布式 RPC 服务注册、服务发现、服务调用负载均衡 RPC 管理与实践 Protobuf 合约、HTTP/ 2. 合约、gRPC 标准文案及实用文档 3. gRPC 使用、异常处理 2. 理解技术实现RPC； 3、了解分布式RPC的技术实现； 4、gRPC的使用和开发； 5、Thrift的使用和开发； 6、人才基于OpenStack搭建云服务平台； 7、掌握云计算平台的特点和基本架构功能； 8、掌握openstack环境部署； 9、掌握openstack平台的日常简单使用； 10.
20.掌握openstack平台故障排序思路。 可以解决的实际问题： 1、服务间高效通信的实现； 2、公司私有云建设。 市场价值：Web进阶必备内容，市场价值为20K-30KRP处理及实践四 Thrift合约选择、Thrift使用OpenStack云计算快速入门云计算基础知识、OpenStack介绍 OpenStack云计算环境部署实验环境、配套服务部署、认证组件部署、一览组件部署、计算组件部署、网络组件部署OpenStack云计算综合实践、第一个VM实例、可视化界面部署、块存储应用、深入理解OpenStack云计算的VMJ构建、定制镜像实用扩展、定制化网络爬虫第7阶段Docker核心技术原理及
21、应用Docker安装配置、Docker核心技术原理、Docker Compose原理及使用、环境搭建案例可掌握的核心水平： 1、深入理解Python爬虫开发核心思想； 2.掌握多队列、消息队列的原理及开发使用； 3、掌握多种重复数据删除解决方案的原理、开发和使用； 4、掌握多响应数据解析和存储方案的开发和使用； 5、掌握多种异步框架的原理、开发和使用； 6.掌握多种爬虫客户端工具原理及Docker的Python爬虫开发环境和DockerPyCharm配置及使用，基于Docker配置的爬虫网络库的安装，WebSocket的HTTP/HTTP拒绝，PC/PC中去重处理的介绍及解决方案S移动数据抓取爬虫实现爬虫去重应用
22.场景、去重原理介绍、临时去重和持久性去重、信息摘要指纹去重、SimHash指纹去重、Python爬虫中爬虫请求管理的布隆过滤器原理及实现、请求去重原理标准介绍文案实用文档请求管理实现及实现、请求调度原理及实现、Redis队列原理及实现、Kafka原理及应用、Rabbitmq原理及应用、断点爬虫/增量爬虫原理开发及应用； 7.掌握爬虫框架的设计、开发和使用； 8、掌握各种爬虫反爬处理方案的实现； 9、掌握快速搭建复杂开发、生产环境的水平。 解决的实际问题：1、解决爬虫运行环境复杂、不稳定的情况； 2、数据采集结果去重； 3、反爬分析及反反爬策略。 市场价值：爬虫系列解决方案，基于不同
23、Python爬虫针对数据处理业务的需求提供了不同的解决方案，市场价值15K-25K。 基本数据分析方法、特殊数据分析方法、数据清洗流程、数据存储介绍、关系型数据库OR限制、非关系型数据库ORMg在Python爬虫中使用异步任务设计对比进程/线程/解释器、操作系统IO模型介绍、 IO设计模式原理及介绍、Python常用异步IO库原理及使用、分布式异步任务框架原理及使用爬虫架构实现及实际使用案例：爬虫系统/架构设计、爬虫系统/架构设计与实现、各大电商网站数据采集、微信小程序/公众号数据采集、各大生活类网站数据采集爬虫中的反爬行分析爬虫的反爬行分析及应对介绍、常见的反爬行措施及解决方案以及多模式代理的实际使用
24.实践，多模式验证码处理实践，JS逆向解析处理和实用人工智能阶段深度学习基础知识深度学习入门，成本函数，梯度增长算法，激活函数，前馈神经网络可以的核心水平掌握：1、只有深入理解深度学习的算法原理和应用案例； 2、仅学习图像识别中目标测量的工程开发经验； 3、掌握相关自然语言处理的基础知识； 4、聊天机器人开发的开发案例； 5、构建完整的人工智能人脸识别等应用服务。 可解决的实际问题：深度学习优化进阶神经网络优化难点、归一化、参数初始化策略、优化算法、批量归一化频域神经网络频域运算、池化运算、图像识别网络结构、数据扩展、目标测量网络结构、循环神经网络、RNN循环网络练习、双向/多层/编解码
25.网络、门控循环神经网络、注意力机制标准文案实用文档生成对抗网络、迁移学习、半监督 1.基于深度学习的机器视觉相关应用中级主题学习、自动编码器、CapsuleNet； 图商品复检目标测量概述，目标测量数据集，2.人脸识别相关工程目标测量方法，基于第三方平台的目标数据标注及标注； 第一阶段——数据存储、数据集格式转换，3.聊天机器人设置基于自然语言处理来处理TFRecord读取和存储、slim库相关应用。 图片商品复检目标测量任务说明、R-CNN测试工程SPPNet、FastR-CNIN 市场价值：SSD人工智能方向第二阶段-模型FasterR-CNNYOL高级课程、机器视觉原理与实践
26.现有项目，市值20K-35K。 图像产品物体检测项目数据读取接口、模型接口、训练及第二阶段-工程测试接口框架实现服务接入方法、人脸识别、物体识别百度人脸识别主体识别、文字识别、语音识别与合成、编程语言处理基础技术NLP中介、NLP类型、端到端深度学习模型、词袋、Seq2seq、BeamSearchDecoding、Attention、LSTMLSTM实现、文本分类、文本分类方法、文本分类CNN&RNN自然语言处理文本生成、文本匹配、文本检索、文本生成图片、聊天机器人数据预处理、聊天机器人构建模型、聊天机器人练习模型、聊天机器人训练模型、聊天机器人测试模型
27、聊天机器人优化教师解决方案教学管理标准文案实用文档培训机构负责教学设备、教学用品的规划、维护和保养。 培训机构对学员缺席情况进行纠正人工智能 文案，收集学员对培训效果的评价和意见。 教学 整改所用表格见附件： 附件一：考勤登记表 附件二：培训效果评估表 为使学生整改工作规范化、制度化，保障培训工作顺利进行 一、指导思想对学生的整改。 对学生的整顿紧紧围绕整顿训练的展示。 实施目标，从提高养老服务人才的技能学习、专业理论知识学习和实践水平后续培养入手，使学生掌握养老服务知识、具备良好的职业素质。 二、学生改进的内容和形式 1）学生整顿工作包括学习整顿和实践整顿。 总成绩占比：学术成绩40%，实践整改60%。 重点是切实整改。 总成绩作为学生晋级和评价的依据； 2）在万众金服的统一领导下，培训部负责学生的管理和考核的记录。 推行学员自主管理模式，设立连长、班组长，协助培训部门具体负责班级学习等事宜。 3) 评估和管理将包括学生的出勤情况、课堂表现和作业完成情况。 、考试状况、理论评价、实践成绩纳入学生评价内容，并与整改表现、一流评价挂钩。 学习得分比例： 课堂表现：10分 出勤率：20分 理论得分：70分 实践得分：根据机构实习考核结果。 最终实习成绩=学业成绩