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北京人工智能开发培训 2019-04-12 15:28:35

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课程介绍 发布日期:2019-04-12 15:28:35
人工智能开发培训

北京黑马先锋为想要从事人工智能工作的学员设置课程培训,师资团队授课,实战项目教学,通过本套课程的系统学习,让学员快速掌握人工智能+Python开发技能,成为合格的人工智能开发工程师

课程内容
◇◆◇ 阶段:Python核心编程
可掌握的核心能力

1、掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;

2、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

阶段主要内容

计算机组成原理;Python开发环境;Python变量;流程控制语句;高级变量类型;函数应用;文件操作;面向对象;异常处理;模块和包
◇◆◇ 第二阶段:Python和Linux高级编程
可掌握的核心能力

1、能够熟练使用Linux操作系统;

2、掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信;

3、掌握程序设计中处理并发相关技术,并能够编写支持高并发量的网络程序;

4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术,熟练编写各种数据库操作SQL语句,并能够进行Python和MySQL之间的数据交互;

5、掌握web服务器的工作流程,以及web框架的实现原理。

解决的现实问题

能够使用面向对象的程序设计方法,基于Linux操作系统进行高并发量的网络程序开发。

第二阶段主要内容

Linux系统应用;网络编程;并发编程;正则表达式;数据库编程;Python语法强化;项目1:mini-web服务器;项目2:mini-web框架
◇◆◇ 第三阶段:前端开发
可掌握的核心能力

1、可根据UI设计,开发Web网站的前端页面;

2、PC端和移动端页面特效开发;

3、前端页面性能优化。

解决的现实问题

1、开发常见Web网站的前端页面和移动端H5页面;

2、跟后台进行数据通信。

第三阶段主要内容

html;css;ps应用;JavaScript编程;DOM操作;JQuery;Vue.js框架
◇◆◇ 第四阶段:Web开发
可掌握的核心能力

1、可根据产品原型图,开发Web网站的前端界面;

2、可根据业务流程图,开发Web网站的后台业务;

3、可根据Web框架设计,开发对应的数据库;

4、缓存服务器的操作和设计;

5、异步任务的实现。

解决的现实问题

1、高并发全功能的Web网站开发;

2、提供数据响应速度灵活运用缓存;

3、根据实际问题设计出相应数据库表。

第四阶段主要内容

Flask web框架;模板与表单;数据库使用;单元测试;第三方扩展和部署;Redis缓存;GIT版本控制;前后端不分离开发;Flask+Mysql实现;容联云、七牛云;图片验证码;项目:新经资讯网;前后端分离开发
◇◆◇ 第五阶段:数据处理
可掌握的核心能力

1、掌握爬虫的工作原理和设计思想;

2、掌握反爬虫机制;

3、掌握分布式数据采集;

4、掌握数据分析基本流程与步骤;

5、掌握数据挖掘的一般过程。

解决的现实问题

1、定向抓取互联网中指定领域的海量信息;

2、运用分布式爬虫,实现规模化数据采集;

3、能够根据实际开发需求,定制爬虫采集系统;

4、能够对海量数据进行分析,根据需求挖掘数据的潜在价值。

第五阶段主要内容

爬虫开发;爬虫知识体系与相关工具;基本使用增删改查操作;高级查询和分组聚合操作;备份和恢复处理;Mongodb应用开发;Mongodb和Python交互;scrapy框架;定制化的爬虫采集系统;数据的抓取和存储;scrapy-redis分布式组件;项目:全国空气质量采集爬虫;项目:电商广告推荐系统
◇◆◇ 第六阶段:人工智能
可掌握的核心能力

1、掌握数据挖掘基础工具使用;

2、掌握数据挖掘处理数据方法;

3、了解常见机器学习算法原理;

4、根据量化交易规则设计策略;

5、掌握深度学习算法和框架;

6、图像识别、检测的实现。

解决的现实问题

1、从数据支持到策略开发;

2、实现自动量化交易平台;

3、深度学习模型的训练过程;

4、图像识别、检测任务。

第六阶段主要内容

数据挖掘基础;科学计算numpy、pandas;数据可视化matpalotlib;金融数据的分析和处理;特征工程;监督学习分类算法;Scikit-learn使用;模型选择与调优;历史数据、实时数据;多因子模型;量化交易策略;回测框架;项目:自动量化交易平台
◇◆◇ 第七阶段:面试强化
可掌握的核心能力

1、掌握shell编程基础和开发技巧;

2、掌握shell编程常用表达式和流程控制语句;

3、掌握项目发布的流程规范;

4、掌握生产脚本的编写流程规范;

5、了解项目生命周期及项目常见开发模式。

解决的现实问题

1、项目环境自动化部署;

2、项目代码自动化发布;

3、项目生命周期理解。

第七阶段主要内容

自动化运维;shell编程;项目生命周期;自动化代码发布;手工代码发布;大型脚本编写流程;django项目生产环境部署;数据结构;时间和空间复杂度;链表;量化交易策略;python内建数据结构类型;就业指导

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