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人工智能无处不在
产业值超4000亿元
人才缺超500万
智能推荐
人脸识别
自动驾驶
AI机器人
我国人工智能人才目前缺口超过500万，的供求比例为1：10，供需比例严重失衡，全行业急需人工智能人才。
金融行业
电商行业
交通行业
物流行业
电信行业
证券行业
月平均薪资
产业值超4000亿元
人才缺超500万
月平均薪资
月平均薪资
北京月平均薪资
上海月平均薪资
深圳月平均薪资
广州月平均薪资
月平均薪资
月平均薪资
人工智能方向
数据分析方向
开发运维方向
想掌握IT热门技术，为职场打下坚实基础
不满工作现状，想掌握一项有前景的高薪技术
学习Python自动化技术，赋能本职工作，升职加薪
热爱Python+人工智能，自学难，无法突破
就业困境，想学热门技术增加竞争优势，就业
北美博士团队主导研发，科研成果及时转化为教学案例，保障教学内容紧扣时代发展。
以行业需求为导向，以 20 万雇主合作企业用人需求为基础，将企业较常用的技术纳入课程。
课程循序渐进， “基础-入门-进阶-应用”一站式学习成长路径，助力你成为一名全栈AI工程师。
1. 学习 Python 核心语法、掌握 Python 核心技能
2. 通过算法培养编程思维、逐步建立解决问题能力
1. 掌握面向对象编程思想
2. 了解面向对象架构设计过程
3. 真实项目设计，了解软件多层架构设计思想
1. 掌握Python语言特性
2. 掌握Python语言文件类型以及文件操作
分析项目需求，理解项目算法，熟练掌握Python
软件开发技术，深入理解Python语言精髓
1. 熟练使用Linux，对Linux服务器环境有基本认知
2. 掌握网络通信协议，利用系统提供的API编写网络程序
3.能利用API进行多任务并发编程，提升程序处理数据效率
1. 掌握Web程序基本原理及一般执行过程
2. 掌握HTML/CSS/Javascript等常用前端开发技术
3. 能利用前端开发技术进行Web应用页面编写
1. 掌握数据库的基本概念
2. 能够熟练应用SQL语句操作数据
3. 能够熟练使用MySQL数据库进行存储数据库设计能力
4. 能够使用Python语言操作MySQL数据库
1. 了解软件项目开发基本过程，各阶段主要任务及风险
2. 掌握项目需求分析方法，了解项目设计原则，能将项目需求转化为设计方案
3. 能综合利用本阶段所学习的数据库、网络编程、前端开发编写具有实际价值的项目
1. 掌握Python服务端软件开发的核心技术，能够独立完成服务端软件开发，深入理解Python开发服务端的软件精髓
2. 熟练掌握Django后端开发框架使用
1. 理解非关系型数据的思想及应用，掌握使用非关系型数据 Redis的开发技能
2. 掌握Ajax和JSON开发、使用方法，熟练进行编程
1. 熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法、熟悉项目文档编写
2. 前后端分离的设计思想、完成 前后端分离的电商 网站的后端代码编写
1. 了解人工智能起源、发展过程及现状
2. 掌握Numpy/Matplotlib/Pandas等常用科学计算库的使用，能进行数组/矩阵处理，使用工具对数据进行可视化
3. 掌握机器学习基本思想、流程及常用方法
4. 理解并掌握回归问题、分类问题、聚类问题常用模型、特点、实现方法及应用
5. 掌握机器学习模型评估及优化方法
6. 熟练使用sklearn通用机器学习库
1. 掌握图像分类预处理技术、图像分类样本标注方法
2. 能利用图像分类理论、深度学习框架解决工程中的图像识别、分类问题
3. 掌握利用Tensorflow搭建神经网络、深层神经网络方法
4. 掌握图像分类原理，能利用该原理进行手写体识别、服饰识别
5. 理解常用图像分割模型
6. 能利用深度学习平台实现Mask RCNN、DeepLab V3+模型
1. 了解推荐系统的作用、发展历史、现状及趋势
2. 掌握常用推荐系统思想、原理及经典算法
3. 利用推荐算法及工具解决实际项目问题
1. 理解掌握深度学习基本概念
2. 理解深度学习基本理论、原理
3. 掌握经典卷积神经网络、循环神经网络模型结构及特点
原理与理论：机器学习、深度学习
技术应用：计算机视觉、自然语言处理、推荐引擎、强化学习
框架技术：sklearn、Tensorflow、Pytorch、飞桨
数据采集技术：requests/Xpath/re/Scrapy/Mongo/Redis/MySQL
数据分析与处理技术：Numpy、Pandas
数据可视化技术：Excel/PowerBI/Tableau/Matplotlib
机器学习：SVM、线性回归、多项式回归、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类
WEB前后端开发能力、网页测试与评测能力、数据分析与可视化能力、语音与图像识别检测能力、对开发的实战与沟通能力、强大的数据挖掘指标分析能力
具备数据分析思维
掌握主流数据分析工具的用法
熟悉数据分析全流程
掌握数据分析常用技术的应用
维护开发后台业务
运用热门技术开发主流Web网站
具备企业大型项目持久开发能力
进行数据库设计和优化
掌握人工智能核心编程思想
具备解决基础AI问题的能力
掌握AI开发核心工具
熟悉图像分割技术
规划产品的视觉算法
实现人脸检测、目标检测
基于模板匹配的高精度匹配定位
图像预处理以及图像增强
使用Python进行爬虫项目开发
掌握常见的反爬虫手段及其原理
掌握主流爬虫框架的原理及用法
根据目标网站设计爬虫方案
掌握软件自动化测试核心思想
掌握web端软件自动化测试
掌握接口自动化测试技能
用主流框架进行APP自动化测试
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