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标题: 2022年达内教育python人工智能视频教程资源 [打印本页]

作者: 普大帝 时间: 2024-5-5 12:05
标题: 2022年达内教育python人工智能视频教程资源
你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
大家好！我是数学中国范老师，达内我个人之前有过一些接触，在在线教育领域做的还是很厉害的一家机构，这次的资源包含了100多个视频课件。达内Python人工智能视频课程是达内教育集团在2022年推出的一套关于Python编程与人工智能技术的在线学习课程。达内教育集团是中国一家知名的职业教育培训机构，提供多种编程和技术课程。这套课程主要面向希望深入学习Python编程以及人工智能技术的学习者，包括初学者和有经验的程序员。有更详细的千字介绍内容，请点击链接查看帖子下方。

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2024数学中国“认证杯”数学建模网络挑战赛，第二阶段开放报名中，每个阶段都有独立证书，未参加一阶段也可以直接参加二阶段。比赛的获奖证书由内蒙古数学学会颁发，二阶段赛题难度等同于国赛，适合验证参加国赛的水平，同时我们会给出免费评语，指引参赛队伍的后续提升方向。
二阶段报名官网：http://www.tzmcm.cn/shiti.html
注：已报名一阶段的无需重复报名二阶段
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详细介绍：
达内Python人工智能视频课程是达内教育集团在2022年推出的一套关于Python编程与人工智能技术的在线学习课程。达内教育集团是中国一家知名的职业教育培训机构，提供多种编程和技术课程。这套课程主要面向希望深入学习Python编程以及人工智能技术的学习者，包括初学者和有经验的程序员。
课程特点：
1. 实战案例教学：课程结合实际项目案例，讲解Python编程和人工智能技术的应用，提高学习者的实战能力。
2. 完整的课程体系：课程涵盖Python基础、Python进阶、人工智能数学基础、人工智能基础算法、深度学习、自然语言处理等多个模块，使学习者能够全面了解并掌握Python和人工智能技术。
3. 丰富的教学资源：课程提供详细的课程讲义、编程示例、练习题和项目案例，帮助学习者更好地理解和掌握所学内容。
4. 在线学习平台：课程通过在线学习平台进行授课，学习者可以随时随地进行学习，灵活性较强。
5. 互动社区：学习者可以在课程互动社区提问、分享学习心得，与同学和老师交流，共同进步。
总之，达内Python人工智能视频课程是一套适合想要深入学习Python编程和人工智能技术的学习者的课程。通过这套课程的学习，学习者能够掌握Python编程技能，为人工智能领域的工作打下坚实的基础。
达内Python人工智能视频课程在实战案例教学方面，主要强调了以下内容：
1. 计算机视觉项目：课程中包含了多个计算机视觉领域的实战项目，例如车牌识别、人脸识别、物体检测等。通过学习这些项目，学习者能够掌握计算机视觉领域的基本知识和技能。
2. 自然语言处理项目：课程还包含了自然语言处理领域的实战项目，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。通过学习这些项目，学习者能够掌握自然语言处理领域的基本知识和技能。
3. 机器学习项目：课程中的机器学习项目涵盖了分类、回归、聚类等常用机器学习算法，以及机器学习项目的完整开发流程。通过学习这些项目，学习者能够掌握机器学习领域的基本知识和技能。
4. 深度学习项目：课程中的深度学习项目主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等深度学习算法在图像、文本等领域的应用。通过学习这些项目，学习者能够掌握深度学习领域的基本知识和技能。
此外，达内Python人工智能视频课程还提供了丰富的教学资源和互动社区，包括：
1. 课程讲义：课程讲义概括了课程的主要内容，便于学习者复习和巩固所学知识。
2. 编程示例：课程中的每个知识点都配有相应的编程示例，帮助学习者更好地理解和掌握Python编程和人工智能技术。
3. 练习题：课程中设置了丰富的练习题，学习者可以通过练习题巩固所学知识，提高编程能力。
4. 项目案例：课程中的项目案例涵盖了多种行业和领域，帮助学习者将所学知识应用于实际工作中。
5. 互动社区：学习者可以在互动社区提问、分享学习心得，与同学和老师交流，共同进步。
通过达内Python人工智能视频课程的学习，学习者能够深入了解Python编程和人工智能技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

〖课程目录〗
| ├──01：PYTHON_CORE
| | ├──01：Python 简介、计算机核心架构、软件开发本质论、Python程序运行原理、Python IDE
| | ├──02：数据基本运算：常用快捷键、Python 核心数据类型、变量、运算符、内置函数、程序调试
| | ├──03：语句：物理行、逻辑行、缩进、pass语句、选择语句、循环语句、跳转语句
| | ├──04：列表与元组：基础操作、内存分配、扩容原理、列表推导式、常用方法
| | ├──05：字典：基础操作、内存分配、哈希算法、字典推导式、常用方法
| | ├──06：集合：基础操作、内存分配、数据运算、固定集合
| | ├──07：函数：参数列表、内存分配、设计原则、递归
| | └──08：算法：经典基础算法、2048游戏核心算法
| ├──02：OBJECT_ORIENTED
| | ├──01：OOP：对象和类、实例成员、类成员、静态方法、内存分配
| | ├──02：多继承、内建函数重写、运算符重载、PEP8编码规范
| | ├──03：OOA
| | └──04：“天龙八部”游戏技能系统框架设计
| ├──03：PYTHON_ADVANCED
| | ├──01：Python 程序结构、模块、包、异常处理
| | ├──02：迭代思想、大数据生成器、迭代工具
| | ├──03：lambda 表达式、集成操作框架
| | ├──04：闭包函数、python 装饰器
| | └──05：IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
| ├──04：PROJECT01
| | ├──01：二手房源信息管理系统项目01
| | └──02：二手房源信息管理系统项目02
| ├──05：LINUX
| | ├──01：Linux操作系统、操作系统功能、文件系统、通配符使用、管道、输入输出重定向、vi使用
| | └──02：shell 命令：ls cd mv cp rm rmdir mkdir touch echo cat tar chmod reboot sudo touch pwd find grep等，创建用户，SSH使用
| ├──06：DATA_MANAGEMENT
| | ├──01：IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
| | ├──02：正则表达式应用、正则表达式元字符、正则表达式规则、re模块使用
| | ├──03：数据库基础、MySQL数据库特点、MySQL数据类型、数据库创建、数据表创建、增加、查询、修改和删除
| | ├──04：alter语句，时间日期处理、高级查询，聚合操作，索引操作
| | ├──05：外键处理，表外键关联设计、关联查询、
| | ├──06：视图，存储过程和函数，事务控制，数据库范式，数据库引擎
| | └──07：mysql优化、数据库备份，用户和权限管理、pymysql模块使用
| ├──07：CONCURRENT_NETWORK
| | ├──01：网络通信基础概念、OSI模型、网络协议、套接字，UDP套接字通信
| | ├──02：三次握手和四次挥手、TCP套接字、struct模块使用、HTTP协议、HTTP服务模型
| | ├──03：进程基础、multiprocessing进程模块、僵尸进程处理
| | ├──04：聊天室程序、进程池技术，threading线程模块
| | ├──05：自定义线程类、同步互斥，GIL问题，进程线程对比
| | ├──06：进程线程网络并发模型，ftp文件服务器，IO模型，阻塞IO和非阻塞IO
| | └──07：IO网络并发， IO多路复用select方法、 poll方法、epoll方法、HTTPServer模型
| ├──08：PROJECT02
| | ├──01：代码管理工具、git基本使用、github使用
| | ├──02：软件项目特点、项目开发流程、项目注意事项、在线电子词典
| | └──03：HTTPServer 框架模型
| ├──09：WEB_PRODUCTION
| | ├──01：WEB与Internet、HTML基本介绍、HTML基础语法、文本标记、列表标记、图像和链接、表格标记、表单
| | ├──02：CSS介绍、CSS的使用方式、CSS样式表特征、CSS选择器、框模型
| | └──03：浮动定位、其他定位方式、显示效果、列表属性、过渡属性
| ├──10：JAVASCRIPT
| | ├──01：JavaScript概述、使用JS、JS基础语法、JS变量和常量、数据类型、数据类型转换
| | ├──02：运算符、流程控制、分支结构、循环结构、函数、数组
| | ├──03：String、其他内置对象、BOM、DOM、JS事件
| | └──04：jQuery介绍、jQuery选择器、jQuery操作DOM、jQuery-事件
| ├──11：PROJECT03
| | └──01：电商项目前端页面
| ├──12：DJANGO
| | ├──01：Django安装、路由、URL配置、视图处理、Http请求和响应、Content-Type类型
| | ├──02：MVC与MTV设计模式、模板的加载、模板的传参、模板变量、if标签、for标签、模板注释、过滤器、模板继承
| | ├──03：静态文件、Django应用、分布式路由、模型、ORM、创建和使用模型、配置数据库、模型类、数据字段和字段选项、Django Shell
| | ├──04：通过模型增加、查询、修改、删除数据、 F对象 Q对象原生数据库操作、SQL注入
| | ├──05：Admin后台管理、一对一映射查询、一对多映射查询、多对多映射查询
| | ├──06：cookie 和 session 、云笔记项目
| | ├──07：浏览器缓存、后端缓存、中间件Middleware、csrf跨站点攻击防护、分页Paginator
| | └──08：文件上传、文件下载、电子邮件发送、项目部署、WSGI配置、nginx反向代理、静态文件收集、默认邮件告警
| ├──13：REDIS
| | ├──01：关系型vs非关系型数据库、NoSQL简介、Redis安装与配置、基础命令、string 列表、Redis与python交互、redis内存淘汰机制
| | ├──02：Redis主从配置、持久化aof和rdb、哨兵模式、分布式锁
| | └──03：位图操作、hash、set、zset，Redis发布订阅
| ├──14：AJAX
| | └──01：Ajax、XHR 创建对象、XHR 请求、XHR 响应、XHR readyState 、JSON、使用JSON进行数据交换、Jquery对Ajax的支持
| ├──15：PROJECT
| | ├──010：支付宝支付 + 正式环境部署、docker
| | ├──01：前后端分离的概念及优缺点、http无状态问题、ajax跨域、csrf问题、JWT、校验jwt规则、搜索引擎优化(SEO)、BASE64？安全散列算法之SHA-256、hmac算法
| | ├──02：跨域资源共享(CORS) 简单请求(Simple requests)和预检请求(Preflighted requests)、RESTful特征的API
| | ├──03：用户模块-登录、注册、邮件激活码
| | ├──04：celery 短信注册装饰器校验类视图用户模块-地址
| | ├──05：Oauth2.0授权-校验码模式、微博授权登录
| | ├──06：数据库范式和反范式、SKU和SPU介绍、商品模块表设计
| | ├──07：首页功能、列表页功能、详情功能
| | ├──08：ES查询、django与ES结合
| | └──09：订单模块-订单设计、生成订单、查询订单
| ├──16：SOFTWARE_TESTING
| | ├──01：软件测试概述、测试目的、测试过程、缺陷、缺陷管理、缺陷报告
| | ├──02：测试用例、测试用例编写方法、等价类划分
| | ├──03：边界值、因果图、测试大纲法
| | ├──04：场景法、用例编写、执行
| | ├──05：测试报告、常用测试工具使用
| | ├──06：Selenium概述、安装、基本使用、元素定位方法
| | ├──07：自动化测试项目实战（一）
| | └──08：自动化测试项目实战（二）
| ├──17：MACHINE_LEARNING
| | ├──01：人工智能导论、科学计算库基础1
| | ├──02：科学计算库基础2
| | ├──03：人工智能领域详细介绍、线性回归
| | ├──04：多项式回归、决策树回归、集成学习
| | ├──05：逻辑回归、决策树回归、支持向量机
| | ├──06：朴素贝叶斯、模型评估与优化
| | └──07：聚类
| ├──18：DEEP_LEARNING
| | └──01：深度学习基本理论
| ├──19：COMPUTER_VISION
| | ├──010：人脸检测与人脸识别
| | ├──01：计算机图像基本理论、图像形态变换、图像色彩变换
| | ├──02：OpenCV图像预处理技术
| | ├──03：Tensorflow基础
| | ├──04：Tensorflow图像分类
| | ├──05：PaddlePaddle基础
| | ├──06：PaddlePaddle图像分类
| | ├──07：目标检测基本理论、图像标注工具
| | ├──08：YOLO3模型实现
| | └──09：OCR（光学字符识别）
| ├──20：CV_PROJECT
| | ├──01：【项目实践】胶囊质量检测、集成电路质量检测
| | └──02：【项目实践】工业瓷砖质量检测系统、轨道交叉点检测
| ├──21：NATURAL_LANGUAGE_PROCESSING
| | ├──01：NLP概述及基本概念、朴素贝叶斯模型
| | ├──02：文本分类、文本离散表示、学习文本表示
| | ├──03：深度学习文本处理、文本分类
| | ├──04：循环神经网络、LSTM模型
| | └──05：Bert模型
| ├──22：NLP_PROBJECT
| | └──01：【综合项目】利用NLP实现舆情分析
| ├──23：PYTORCH
| | ├──01：PyTorch基础
| | └──02：图像分割
| └──课件.zip 306.74M

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