人工智能需要学哪些课程

发布时间：2023-06-04 作者：admin 来源：文学

人工智能需要学哪些课程

-7474小游戏

2023年2月16日发(作者：断头河)

人工智能试卷（B）

页脚内容

人工智能培训实施计划

一、人工智能+Python基础班课程大纲

学习对象：0基础0经验的小白人员；想通过最低的成本

来试一下自己是否适合做Python编程相关工作的转型人员。

上课方式：全日制脱产，每周5天上课（实际培训时间可

能因法定节假日等因素发生变化）

培训要求：自带笔记本

人工智能+Python基础班课程大纲

阶段主讲内容技术要点学习目标

第一阶段:

Python核心编程

（30）

1号老师

计算机组成原理认识操作系统以及操作系统的作

用、认识Python及了解Python

发展历史

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。

可解决的现实问题：

能够熟练使用Python

技术完成针对小问题

的程序编写以及小游

戏程序的开发。

市场价值：

具备最基本的编程思

维,掌握基础的

Python编程技术,能

够完成较小程序的开

发,尚达不到企业的用

人标准。

Python开发环境Python开发环境的搭建、Sublime

使用、Python交互式终端使用、

IPython交互式终端使用、Pycharm

使用

Python变量变量以及变量的类型、标识符和关

键字、变量名命名方式、算数运算

符、变量数据类型转换、输入和输

出、注释

逻辑控制语句if语句基本格式、if…else…语

句、if…elif..else语句、逻辑

运算符、比较关系运算符、运算符

优先级、while循环语法格式、

while嵌套应用、break的用法、

continue的用法

高级变量类型列表概念及操作、元组概念及操

作、字典概念及操作、字符串概念

人工智能试卷（B）

页脚内容

及操作、集合概念及操作、for循

环及for…else用法

函数应用函数的基本语法、函数执行流程、

文档注释、带参数的函数、带返回

值的函数、函数的嵌套调用、匿名

函数、递归函数、局部变量和全局

变量、引用

文件操作文件的概念、文件的打开与关闭、

文件读写,以及文件定位读写、文

件、目录相关操作

面向对象面向对象介绍、类和对象的概念、

魔术方法的意义及作用、对象成员

的访问控制权限、继承的概念及意

义、继承、多层继承和多继承、多

态的概念以及应用、类属性和实例

属性、实例方法、类方法、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

的传递规则、自定义异常

模块和包模块和包的概念、__all__的用法、

import语句用法、

from...import...用法、

from...import*用法

项目:飞机大战pygame介绍、界面搭建、键盘事

件检测、显示飞机、

控制飞机、飞机发射子弹、显示敌

机、敌机移动规则、敌机发射子弹、

人工智能试卷（B）

页脚内容

碰撞检测、面向对象完成代码封装

人工智能+Python就业班课程大纲

第二阶段：

python和Linux

高级编程（2

号老师）

（30）

Linux系统应用Linux发展历史、Ubuntu操作系统

介绍与使用、Linux命令使用、常

用ssh/ftp服务器安装与配置、

vi/vim编辑器使用

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与MySQL之间的

数据交互；

5.掌握正则表达式语

法规则以及Python处

理正则表达式的re模

块,能够实现对字符串

进行复杂模式匹配；

6.掌握web服务器的工

作流程,以及web框架

的实现原理。

可解决的现实问题:

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

网络编程网络通信技术介绍、IP地址介绍、

端口概念介绍、基于UDP通信技术

相关接口、基于TCP通信技术相关

接口、TCP3次握手和4次挥手概

念、TCP/IP协议概念

并发编程并发技术介绍、多线程并发技术相

关接口、线程同步与互斥锁、线程

同步与互斥锁、死锁介绍、进程的

概念以及状态、多进程并发技术相

关接口、进程间通信技术、进程池

概念及应用、迭代器及生成器概念

及语法、协程并发技术介绍、yield

关键字用法、协程-greenlet介绍

与使用、协程-gevent介绍与使用

正则表达式正则表达式理论知识、正则表达式

语法规则、re模块的使用

数据库编程数据库理论知识、MySQL数据

库基本使用、MySQL查询、MySQL

与Python的交互、MySQL高级话

题、SQL-分组查询、SQL-分页查询、

SQL-连接查询、自关联、SQL-子查

询、Python与MySQL的交互、MySQL

人工智能试卷（B）

页脚内容

视图、MySQL事务、MySQL索引、

MySQL用户管理

发。

市场价值:

熟练掌握Python技术

和常见网络协议,可满

足企业开发的初级需

求,根据市场反馈数据

看,薪资普遍在

6000-8000元/月。

Python语法进阶GIL(全局解释器锁)、深拷贝

和浅拷贝话题、私有化、import

模块导入问题剖析、再议封装、继

承、多态、多继承以及MRO顺序、

回顾静态方法、类方法、property

属性讲解与应用、魔术方法与属

性、with上下文管理器、面向对

象程序设计强化理解、闭包、装饰

器

项目：

mini-web服务器

web服务器通信过程、HTTP协议、

web服务器实现

项目：

mini-web框架

WSGI协议、Mini-web框架实现

第三阶段：前端开

发（20）

3号老师

html与csshtml概述及基本结构、html标签

及布局入门、css载入方式、css

选择器、css属性入门、css基本

布局演示、相对地址与绝对地址、

列表及表单、盒子模型、css显示

属性、css元素溢出、表格、定位、

css权重

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。

可解决的现实问题：

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；

3、掌握当前市场流行

JavaScript变量、数据类型及基本语法规范、

函数、条件语句、获取元素方法及

操作元素、事件属性及匿名函数、

综合实例、数组及操作方法、循环

语句、字符串及操作方法、调试程

序的方法、定时器、变量作用域、

封闭函数

人工智能试卷（B）

页脚内容

jQueryjquery选择器、jquery样式操作、

绑定click事件、jquery动画、

jquery特殊效果、jquery链式调

用、jquery属性操作、jquery循

环、jquery事件、表单验证、事

件冒泡及事件委托、Dom操作、

javascript对象、json和ajax请

求

的前后端分离的开发

模式中所用的前端框

架。

市场价值：

前端作为web网站开发

的半壁江山，全栈工程

师必备技能，

8000-12000月

框架简介及基本概念、

模板语法、计算属性和侦听属性、

Class与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语法、vue组件、vue

单文件组件、vue组件开发自动化

工具、生成vue单页面应用项目目

录、组件嵌套、路由、数据请求及

跨域、打包上线

第四阶段：

Web开发（30）

4号老师

Flask框架Flask框架介绍、路由定义及

视图函数、Cookie及Session、

Jinja2模板语言、ORM与数据库、

CSRF攻击与防御、蓝图、单元测

试

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；

项目：

新经资讯网

Redis缓存、Git源代码管理、常

见web网站开发逻辑、前后端不分

离模式、Flask-Session使用、图

片验证码、容联云短信验证码、七

牛云存储、后台新闻管理、

Gunicorn+Nginx部署

人工智能试卷（B）

页脚内容

Django框架Django框架介绍、Django模型、

ORM及数据库操作、视图及模板、

Django中间件、

DjangoRESTframework

5、异步任务的实现。

可解决的现实问题：

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。

市场价值：

web全栈工程师，独立

开发前端和后端业务，

10000-20000。

项目：

美多商城

购物电商平台项目编码、前后端分

离模式、RESTful接口开发、vue

组件、MySQL读写分离、Django高

级第三方模块、FastDFS分布式文

件系统、Celery异步操作、在线

支付、Nginx+uWSGI部署

第五阶段：

数据处理

（20）

5号老师

爬虫入门爬虫相关工具、requests模块、

数据的提取方法、xpath语法、lxml

模块、多线程、多进程爬虫、线程

池、协程池实现爬虫

可掌握的核心能

力：

1、掌握爬虫的工作原

理和实现流程；

2、掌握通用的反反爬

的机制；

3、掌握mongodb数据

库的应用；

4、可使用基础的模块

实现数据采集；

5、可使用主流的爬虫

框架实现数据采集；

6、能够自己造轮子实

现爬虫框架；

7、掌握数据分析基本

流程与步骤；

8、掌握数据挖掘的一

爬虫提高selenium实现动态网页的数据抓

取、常见的反爬措施、mongodb数

据库的基本使用、mongodb数据库

的高级查询、mongodb的聚合操作、

mongodb的索引和备份恢复、

mongodb和python的交互、scrapy

框架、scrapy_redis的分布式组

件

电商广告推荐系统项目用户点击流日志收集、用户画像建

模、推荐对象画像建模、数据实时

计算平台、数据离线计算平台、推

荐算法模型、协同过滤算法

人工智能试卷（B）

页脚内容

爬虫框架开发框架的基础结构、框架核心模块的

封装、框架动态模块的加载、框架

实现请求去重、框架中使用线程

池、协程池、框架分布式的实现、

框架实现增量式爬虫功能、框架实

现断点续爬功能

般过程。

可解决的现实问题：

1、能够实现定向抓取

互联网上的海量信息；

2、能够运用爬虫框架

包括实现分布式爬虫；

3、能够根据具体需求，

实现定制的爬虫框架；

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。

市场价值：

具备互联网数据采集

的爬虫开发能力，市场

薪资普遍在

11000-25000

项目苏*商品数据爬虫、当*商品数据爬

虫、京*商品数据爬虫、亚**商品

数据爬虫

第六阶段：

人工智能

（15）

数据挖掘科学计算numpy、pandas、数据可

视化matpalotlib、金融数据的

分析和处理

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。

机器学习特征工程、监督学习分类算法、监

督学习回归算法、非监督学习、

Scikit-learn使用、模型选择与

调优

项目：量化交易历史数据、实时数据、股票数据指

标、多因子模型、量化交易策略、

回测框架

深度学习TensorFlow框架开发；

TensorflowIO操作；神经网络基

人工智能试卷（B）

页脚内容

础、全连接神经网络实现；卷积神

经网络网络与实现；项目案例：验

证码识别

可解决的现实问题：

1、从数据支持到策略

开发；

2、实现自动交易策略；

3、深度学习模型的训

练过程；

4、图像识别、检测任

务。

市场价值：

具备可对数据进行初

步分析和挖掘，进行机

器学习建模或深度学

习训练，根据市场反馈

数据看，薪资普遍在

15000-30000。

图像识别边缘检测；对象识别；特征点检测；

分类检测训练

语音识别读取音频数据；语音特征提取；语

音信号生成；语音识别器

第七阶段：

面试强化

自动化运维shell基本语法及脚本开发规范、

shell变量、表达式、shell脚本

常见符号和命令、shell流程控制、

shell编程综合演练、项目生命周

期、代码发布流程、django项目

生产环境部署、手工代码发布、简

单脚本编写流程及提高、大型脚本

编写流程及提高

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。

可解决的现实问题：

数据结构

人工智能试卷（B）

页脚内容

算法复杂度、链表、桟和队列、排

序、搜索

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。

复习和巩固所学知识，

进行专题面试强化。

就业指导简历撰写、模拟面试

人工智能+Python在职加薪班

学习对象具有一定开发经验的PythonWeb工程师，爬虫工程师，人工智能工程师，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，请加QQ：2632311208。

上课方式在线学习

培训时间随到随学

人工智能+Python在职加薪班课程大纲

课程阶段名称主讲内容技术要点学习目标

Web阶段RPC原理与实践

（一）——RPC原

理

RPC介绍、通信协议、服务器工作

模型、异常处理

，详情可询咨询老师点击咨询

培训费用人工智能+Python学费价格

详情（享受优惠价的条件是什么？）

人工智能+Python在职加薪班课程大

纲

可掌握的核心能力：

1.理解RPC与HTTP的关联；

2.理解RPC的技术实现；

RPC原理与实践

（二）

——分布式RPC

服务注册、服务发现、服务调用负

载均衡

RPC原理与实践

（三）

Protobuf协议、HTTP/2协议、gRPC

使用、异常处理

人工智能试卷（B）

页脚内容

——gRPC3.理解分布式RPC的技术实现；

的使用开发；

6.能够基于OpenStack搭建云服务平

台；

7.掌握云计算平台特点及基本架构功

能；

8.掌握openstack环境部署；

9.掌握openstack平台日常简单使用

技巧；

10.掌握openstack平台故障梳理思

路。

可解决的现实问题：

1.服务与服务高效率通信实现；

2.公司私有云搭建。

市场价值：

Web进阶必备内容，市场价值在

20K-30K

RPC原理与实践

（四）

——Thrift

协议选择、Thrift使用

OpenStack云计

算快速入门

云计算基础、OpenStack简介

OpenStack云计

算之环境部署

实验环境、支撑性服务部署、认证

组件部署、glance组件部署、计

算组件部署、网络组件部署

OpenStack云计

算之综合实践

第一个VM实例、可视化界面部署、

块存储运用、深入理解VM创建

OpenStack云计

算之实践拓展

定制映像、定制网络

爬虫阶段（7）

Docker核心技术

原理及其应用

Docker安装配置、Docker核心技

术原理、DockerCompose原理与

使用、环境搭建案例

可掌握的核心能力：

1.深入理解Python爬虫开发核心思

路；

2.掌握多种队列、消息队列的原理与

开发使用；

3.掌握多种数据去重方案的原理与开

发使用；

4.掌握多种响应数据解析、存储方案

的开发使用；

5.掌握多种异步框架的原理与开发使

用；

6.掌握多种爬虫客户端工具的原理与

开发使用；

Python爬虫开发

环境与Docker

PyCharm配置并使用Docker、基于

Docker配置安装爬虫网络库、

HTTP/HTTPS与WebSocket、PC/移

动端数据抓包

爬虫中的去重处

理介绍及方案实

现

爬虫去重应用场景、去重原理介

绍、临时去重与持久化去重、信息

摘要指纹去重、SimHash指纹去

重、布隆过滤器原理与实现

Python爬虫中的

请求管理的实现

爬虫请求管理介绍、请求去重原理

与实现、请求调度原理与实现、

人工智能试卷（B）

页脚内容

Redis队列原理与实现、Kafka原

理与使用、Rabbitmq原理与使用、

断点续爬/增量式爬虫原理

7.掌握爬虫框架的设计与开发使用；

8.掌握多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

的能力。

可解决的现实问题：

1.解决爬虫运行环境复杂不稳定的情

况；

2.对数据采取结果进行数据去重；

3.反爬分析及反反爬策略。

市场价值：

爬虫系列解决方案，根据不同的需求

提供不同的解决方案，市场价值在

15K-25K。

Python爬虫中的

数据处理业务

基础数据解析方式、特殊数据解析

方式、数据清洗流程、数据存储介

绍、关系型数据库ORM使用、非关

系型数据库ORM使用

Python爬虫中的

异步任务设计

进程/线程/协程对比、操作系统

IO模型介绍、IO设计模式原理与

介绍、Python常用异步IO库原理

与使用、分布式异步任务框架原理

与使用

爬虫架构实现以

及案例实战运用

爬虫系统/架构设计、爬虫系统/

架构设计实现、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

爬虫中的反爬分

析与应对

爬虫反爬分析介绍、常见反爬措施

与处理方案、多形式代理使用实

践、多形式验证码处理实践、JS

逆向解析处理与实践

人工智能阶段

深度学习基础

深度学习简史、代价函数、梯度下

降算法、激活函数、前馈神经网络

可掌握的核心能力：

1.能够深度掌握深度学习的算法原理

以及应用案例；

2.在图像识别上能够学到目标检测的

项目开发经验；

3.掌握相关自然语言处理基础知识；

4.开发聊天机器人的开发案例；

5.搭建完整的人工智能人脸识别等应

用服务。

可解决的现实问题：

1.基于深度学习的机器视觉相关应

深度学习优化进

阶

神经网络优化难度、正则化、参数

初始化策略、优化算法、批量归一

化

卷积神经网络

卷积操作、池化操作、图像识别类

网络结构、数据扩充、目标检测类

网络结构

循环神经网络

RNN、循环网络训练、双向/多层/

编解码网络、门控循环神经网络、

注意力机制

高级主题生成对抗网络、迁移学习、半监督

人工智能试卷（B）

页脚内容

学习、自动编码器、CapsuleNet用；

2.基于第三方平台的人脸识别相关应

用；

3.基于自然语言处理的聊天类机器人