人工智能的浪潮正在席卷全球， 人工智能领域的数据科学工作者、机器学习等岗位都需要掌握Python作为基础编程语言和数据处理的工具。

各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。

课程名称

《Python人工智能就业班课程》

课程简介

本课程第一阶段将以案例驱动的方式，系统地讲解Python语言的语法、功能、原理，让学员快速掌握并熟悉Python语言及其应用；第二阶段为机器学习特训课程，包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等），以及人工智能领域当前的热点。

本课程第一阶段分为6个阶段，1. Python语法基础与高级；2. Python Web前后端开发；3. 网络爬虫开发；4. Linux与自动化运维；5. Python在数据分析中的应用；6. Python在人工智能的应用。

第二阶段：1、机器学习基础；2、机器学习进阶；3、大型机器学习项目实战；4、就业指导。力图理论结合实践，强调从零开始，重视动手实践；课程内容以原理讲解为根本，以应用落地为目标。

主讲老师

张老师，高级技术专家，从事过操作系统、数据库和云存储相关产品的研发，擅长：机器识别技术、Java、Python开发、区块链技术。讲课清晰易懂，擅长用实际数据、代码、案例说话，备受数千名学员好评。

云博士，美国哈佛大学大数据分析方向博士后，浙江大学计算机科学与技术专业博士，曾任华为高级软件工程师/项目经理。发明专利多项，软件著作权多项，国际重要期刊论文数十篇，国家及省部级项目多项，横向项目数十项。

面向人群

1. 准备进入人工智能、机器学习、Python技术开发

2. 没有编程基础，希望快速掌握Python编程

3. 系统的学习人工智能、机器学习方向知识

4. 希望为后续计算机专业的学习打牢基础，从而成为优秀研发工程师

课程特色

1. 专家级讲师在线直播教学，一对一问题解答

2. 课程大纲涵盖重要知识点，从零基础开始教学，企业级项目实战，挑战高薪

3. 直播+录播模式，看视频回放消化知识点，不会错过任何一节课

4. 毕业颁发认证证书

5. 专属VIP群，以后是你的无价资源。

VIP课程试听

* 以下为神经网络试听视频

课程大纲

* 以下为大纲目录，具体内容可查看完整课程大纲（wx：wuqilei520）

>>>第一阶段 Python全栈开发<<<

基础语法

1. 概述与环境搭建

2. 基础语法、数据类型、数据结构

3. 流程控制、列表推导式、生成器、迭代器

4. 函数、函数式编程、装饰器

5. 文件操作、错误和异常、模块、包

6. 项目实战

Python高级语法

1. 正则表达式

2. IO编程与序列化

3. 进程和线程

4. 面向对象编程

5. 调试和测试

6. 网络与邮件编程

7. 异步IO

8. 常用内置模块

9. 项目实战

Web前端开发

1. html超文本标记语言

2. css层叠样式表

3. javascript语言

4. jquery.js框架

5. 前沿技术vue.js框架

6. 前沿技术react.js框架

7. 项目实战

数据库管理操作

1. MySQL数据库管理操作

2. Python操作MySQL数据库

3. ORM框架SQLAlchemy

4. Redis数据库

5. Python操作Redis数据库

6. MongoDB数据库

7. Python操作MongoDB数据库

8. 数据库设计实战

Web后端开发

1. Flask微内核框架

2. Django全栈型框架

3. Tornado高性能异步非阻塞框架

4. 后端业务逻辑实战

微信小程序开发

1. 微信小程序开发

2. 项目实战

网络爬虫

1. beautifulsoup爬虫框架

2. scrapy爬虫框架

3. elasticsearch搜索引擎

4. 项目实战

Linux系统管理 & docker容器云 & 集中化批量运维

1. Linux系统管理

2. docker容器云

3. 集中化批量运维

4. 项目实战

科学计算与数据分析

1. numpy快速处理数据库

2. scipy数值计算库

3. matplotlib精美绘图库

4. pandas数据分析库

5. sympy符号运算库

6. 项目实战

计算机视觉处理 & 机器学习算法 & tensorflow深度学习

1. 计算机视觉处理

2. 机器学习算法

3. tensorflow深度学习

4. 项目实战

>>>第二阶段 机器学习特训<<<

机器学习基础

1. 开始之前

2. 线性代数基础

3. 概率论基础

4. Visual Studio Code使用

机器学习进阶

1. 机器学习简介

2. 模型评估与选择

3. 线性模型

4. 决策树

5. 数据预处理

6. 神经网络

7. 深度学习

8. 支持向量机

9. 贝叶斯分类器

10. 集成学习

11. 聚类

12. 降维与度量学习

13. 特征选择与稀疏学习

14. 计算学习理论

15. 半监督学习

16. 概率图模型

17. 规则学习

18. 强化学习

19. 增量学习

20. 迁移学习

21. 主动学习

22. 多任务学习

23. 机器学习应用场景介绍

24. 特征提取

25. 应用机器学习方法之前的处理

机器学习项目实战

1. O2O优惠券使用预测

2. 鲍鱼年龄预测

3. 机器恶意流量识别

4. 根据用户轨迹进行精准营销

5. 根据搜狗输入进行用户画像

6. 美国债务违约预测

常见问题

Q： 参加本门课程有什么要求？

A： 专科及以上学历，热爱学习，热爱编程。

Q： 有课外学习资料吗？

A： 有配套教材，老师会提供课件和视频，并给出进阶学习资源与项目的建议。

需要学习资料可关注本头条号，私信发送资料获取报名之前的预习资料。