北京人工智能開發(fā)培訓 2019-04-12 15:28:35
課程介紹
發(fā)布日期：2019-04-12 15:28:35
北京黑馬先鋒為想要從事人工智能工作的學員設置課程培訓，師資團隊授課，實戰(zhàn)項目教學，通過本套課程的系統(tǒng)學習，讓學員快速掌握人工智能+Python開發(fā)技能，成為合格的人工智能開發(fā)工程師。
1、掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；
2、建立起編程思維以及面向?qū)ο蟪绦蛟O計思想。
階段主要內(nèi)容
計算機組成原理；Python開發(fā)環(huán)境；Python變量；流程控制語句；高級變量類型；函數(shù)應用；文件操作；面向?qū)ο螅划惓Ｌ幚恚荒K和包
1、能夠熟練使用Linux操作系統(tǒng)；
2、掌握網(wǎng)絡編程相關技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡間數(shù)據(jù)通信；
3、掌握程序設計中處理并發(fā)相關技術(shù)，并能夠編寫支持高并發(fā)量的網(wǎng)絡程序；
4、能夠熟練掌握MySQL操作相關技術(shù)，熟練編寫各種數(shù)據(jù)庫操作SQL語句，并能夠進行Python和MySQL之間的數(shù)據(jù)交互；
5、掌握web服務器的工作流程，以及web框架的實現(xiàn)原理。
解決的現(xiàn)實問題
能夠使用面向?qū)ο蟮某绦蛟O計方法，基于Linux操作系統(tǒng)進行高并發(fā)量的網(wǎng)絡程序開發(fā)。
第二階段主要內(nèi)容
Linux系統(tǒng)應用；網(wǎng)絡編程；并發(fā)編程；正則表達式；數(shù)據(jù)庫編程；Python語法強化；項目1：mini-web服務器；項目2：mini-web框架
1、可根據(jù)UI設計，開發(fā)Web網(wǎng)站的前端頁面；
2、PC端和移動端頁面特效開發(fā)；
3、前端頁面性能優(yōu)化。
解決的現(xiàn)實問題
1、開發(fā)常見Web網(wǎng)站的前端頁面和移動端H5頁面；
2、跟后臺進行數(shù)據(jù)通信。
第三階段主要內(nèi)容
html；css；ps應用；JavaScript編程；DOM操作；JQuery；Vue.js框架
1、可根據(jù)產(chǎn)品原型圖，開發(fā)Web網(wǎng)站的前端界面；
2、可根據(jù)業(yè)務流程圖，開發(fā)Web網(wǎng)站的后臺業(yè)務；
3、可根據(jù)Web框架設計，開發(fā)對應的數(shù)據(jù)庫；
4、緩存服務器的操作和設計；
5、異步任務的實現(xiàn)。
解決的現(xiàn)實問題
1、高并發(fā)全功能的Web網(wǎng)站開發(fā)；
2、提供數(shù)據(jù)響應速度靈活運用緩存；
3、根據(jù)實際問題設計出相應數(shù)據(jù)庫表。
第四階段主要內(nèi)容
Flask web框架；模板與表單；數(shù)據(jù)庫使用；單元測試；第三方擴展和部署；Redis緩存；GIT版本控制；前后端不分離開發(fā)；Flask+Mysql實現(xiàn)；容聯(lián)云、七牛云；圖片驗證碼；項目：新經(jīng)資訊網(wǎng)；前后端分離開發(fā)
1、掌握爬蟲的工作原理和設計思想；
2、掌握反爬蟲機制；
3、掌握分布式數(shù)據(jù)采集；
4、掌握數(shù)據(jù)分析基本流程與步驟；
5、掌握數(shù)據(jù)挖掘的一般過程。
解決的現(xiàn)實問題
1、定向抓取互聯(lián)網(wǎng)中指定領域的海量信息；
2、運用分布式爬蟲，實現(xiàn)規(guī)模化數(shù)據(jù)采集；
3、能夠根據(jù)實際開發(fā)需求，定制爬蟲采集系統(tǒng)；
4、能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進行分析，根據(jù)需求挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值。
第五階段主要內(nèi)容
爬蟲開發(fā)；爬蟲知識體系與相關工具；基本使用增刪改查操作；高級查詢和分組聚合操作；備份和恢復處理；Mongodb應用開發(fā)；Mongodb和Python交互；scrapy框架；定制化的爬蟲采集系統(tǒng)；數(shù)據(jù)的抓取和存儲；scrapy-redis分布式組件；項目：全國空氣質(zhì)量采集爬蟲；項目：電商廣告推薦系統(tǒng)
1、掌握數(shù)據(jù)挖掘基礎工具使用；
2、掌握數(shù)據(jù)挖掘處理數(shù)據(jù)方法；
3、了解常見機器學習算法原理；
4、根據(jù)量化交易規(guī)則設計策略；
5、掌握深度學習算法和框架；
6、圖像識別、檢測的實現(xiàn)。
解決的現(xiàn)實問題
1、從數(shù)據(jù)支持到策略開發(fā)；
2、實現(xiàn)自動量化交易平臺；
3、深度學習模型的訓練過程；
4、圖像識別、檢測任務。
第六階段主要內(nèi)容
數(shù)據(jù)挖掘基礎；科學計算numpy、pandas；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib；金融數(shù)據(jù)的分析和處理；特征工程；監(jiān)督學習分類算法；Scikit-learn使用；模型選擇與調(diào)優(yōu)；歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)；多因子模型；量化交易策略；回測框架；項目：自動量化交易平臺
1、掌握shell編程基礎和開發(fā)技巧；
2、掌握shell編程常用表達式和流程控制語句；
3、掌握項目發(fā)布的流程規(guī)范；
4、掌握生產(chǎn)腳本的編寫流程規(guī)范；
5、了解項目生命周期及項目常見開發(fā)模式。
解決的現(xiàn)實問題
1、項目環(huán)境自動化部署；
2、項目代碼自動化發(fā)布；
3、項目生命周期理解。
第七階段主要內(nèi)容
自動化運維；shell編程；項目生命周期；自動化代碼發(fā)布；手工代碼發(fā)布；大型腳本編寫流程；django項目生產(chǎn)環(huán)境部署；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；時間和空間復雜度；鏈表；量化交易策略；python內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型；指導
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