廣州川石教育
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課程目標：
巧妙的課程設計，將人工智能融入Python課程。通過課程學習，可以快速上手python編程、爬蟲應用、數(shù)據(jù)分析，并能理解機器學習的思維方式和關鍵技術;了解深度學習和機器學習在工業(yè)界的落地應用;能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，勝任數(shù)據(jù)分析、機器學習、深度學習等工作。
課程全面涵蓋前端、后端、爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等，致力于培養(yǎng)python全能工程師。
就業(yè)與發(fā)展前景：
AI人工智能，未來30年的主流人工智能已從“概念炒作”真正進入“實際應用”階段，逐漸落地各個領域：
1)人才缺口高達80萬隨著人工智能技術的發(fā)展及國家政策的支持人工智能人 才需求井噴，供不應求;
2)從業(yè)者年薪30萬起人工智能從業(yè)者薪資居IT行業(yè)首位。0年經(jīng)驗AI工程師年 薪20萬起，算法工程師等年薪40萬+;
3)進入國企/BAT機會國家項目、互聯(lián)網(wǎng)、金融等百余種行業(yè)，需求旺盛，更 是打破階層、進軍大公司及國企良機;
擇業(yè)范圍廣：
Python開發(fā)工程師、人工智能算法工程師、深度學習算法工程師、圖像處理算法工程師、深度學習訓練工程師、視覺算法工程師、自然語言處理算法工程師、機器學習工程師、智能制造算法工程師......
課程適合人群：
一、IT研發(fā)轉型(PHP/移動端開發(fā)/C++/java)
具有3年左右的研發(fā)經(jīng)驗，可快速上手人工智能
二、 研發(fā)管理技術拓展(架構師、大數(shù)據(jù)、算法研究員、CTO)
已經(jīng)是研發(fā)大牛，需要人工智能算法與大數(shù)據(jù)處理，提升技術廣度與深度
三、本科及以上高校畢業(yè)生(數(shù)理專業(yè)、計算機專業(yè)、軟件)
有較強的數(shù)學基礎者，未來在人工智能領域發(fā)展后勁十足
四、非IT興趣愛好者(拒絕平庸謀求突破)
在自己多年積累的領域有足夠的經(jīng)驗可以將人工智能完美應用在傳統(tǒng)領域
課程優(yōu)勢：
6大課程優(yōu)勢，致力于打造企業(yè)剛需人才;幫助企業(yè)解決“實操剛需”痛點，讓學員與企業(yè)無縫對接。
課程大綱：
階段一：腳本語言Python
1.1 Python環(huán)境搭建
1.2 Python語言特性
1.3 數(shù)據(jù)類型
1.4 變量定義、標識符
1.5 操作符
1.6 表達式、運算符
1.7 控制語句
1.8 函數(shù)
1.9 包
1.10 數(shù)據(jù)結構
1.11 OOP
1.12 異常
1.13 IO
1.14 正則表達式
1.15 數(shù)據(jù)庫訪問
1.16 網(wǎng)絡編程
1.17 多線程
1.18 xml處理
1.19 GUI編程
階段二：機器學習-Tensorflow
2.1 Tensorflow安裝
2.2 Tensorflow框架介紹
2.3 圖和會話
2.4 變量
2.5 常用API
階段三：人工智能基礎應用
3.1 人臉識別
3.2 語音識別
3.3 文字識別
3.4 圖像識別
階段四：人工智能高級應用
4.1 智能硬件基礎
4.2 輸入控制
4.3 輸出控制
4.4 動作控制
4.5 物聯(lián)網(wǎng)應用
階段五：人工智能產品開發(fā)實例
5.1 人工智能作品結構設計及制作
5.2 人工智能作品編程實現(xiàn)
5.3 人工智能作品路演
階段六：線性代數(shù)
6.1 線性代數(shù)
6.2 概率統(tǒng)計
階段七：機器學習
7.1 機器學習基礎算法
7.2 機器學習訓練方法
就業(yè)服務：
多重就業(yè)服務體系，實現(xiàn)一站式人才輸送，公司與合作企業(yè)共建人才輸送通道
》企業(yè)合作
與大型企業(yè)簽訂合作，由達內培養(yǎng)符合要求學員;
》企業(yè)雙選會
每季度舉行雙選會，讓企業(yè)與學員面對面交流;
》大型招聘會
定期舉行大型專場招聘會，提供更好就業(yè)機會;
》畢業(yè)推薦就業(yè)
根據(jù)學員綜合技能匹配企業(yè)要求，為學員推薦就業(yè);
》就業(yè)指導
資深HR進行模擬面試，幫助學員更好展現(xiàn)自我;
》可先就業(yè)后付款
沒錢交學費?可選擇就業(yè)拿到工資后再付款;
測試開發(fā)課程
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Python人工智能
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軟件自動化測試培訓
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