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2022年达内教育python人工智能视频教程资源

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普大帝        

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    开心
    2025-7-18 09:36
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    [LV.9]以坛为家II

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2024-5-5 12:05 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    你好!我是陪你一起进阶人生的范老师!愿你成才!助你成长!
    : y: u  v* V: \( e$ L  ]7 ?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。更详细的千字介绍内容,请点击链接查看帖子下方。7 E! Z9 m( v. S$ b, D& t, N/ R
    - k  d9 Q4 r& G5 [. H% V
    注册登录后,右上角点击签到就会随机赠送10点左右的体力值!点击文件图标可以立即下载文件
    + c( @1 \+ s) o' p, p8 T; l新用户注册,可以联系我们的工作人员QQ南方:3242420264   乔叶:1470495151   淡妆:1917509892,帮你快速审核+修改用户组后,可以右上角签到获取体力值,一次注册,日后大量数学建模资源即刻拥有

    ' q/ p# i. p' ^  P& C请尽快下载,过期不在更新
    4 J/ o2 ]# c7 Q. m; p 2022年达内python人工智能视频教程资源.txt (107 Bytes, 下载次数: 6, 售价: 2 点体力)
    / A2 E( Z# N& M& z& o! X2 n/ h% l& [1 R6 V( f+ X
    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。
    ( g2 k7 P$ k  S  @; e二阶段报名官网:http://www.tzmcm.cn/shiti.html, p% C* n) C- Y5 v. n( b* q! m+ ^
    注:已报名一阶段的无需重复报名二阶段
    + m$ P6 ]8 L1 ^8 A7 L3 e. Y+ B 网站图.png   r$ x0 m$ B8 I% ^3 p( x, v6 W& @4 e

    # E- y8 }5 c- b( v, N3 I5 s+ l  B详细介绍:
    ( v1 M( g0 U, P/ E  v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。
    ; t- v! `/ C( @% b4 ?  P- H5 l课程特点:  n  n/ L6 j: U; X6 v6 q6 p. ?+ G
    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。
      s2 }8 @; \4 u2. 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。1 g8 W! [& j) V3 j8 c. g
    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。1 z, U7 i* I2 H# H# B* p9 G
    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。4 q( V/ y' S; s) ?( C
    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。7 |( y- W. U) a8 M! K: A: j% `/ E
    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。% f4 S8 D; G, H" x; ?$ g
          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:0 w: p1 B/ E' l! [8 _' x
    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。
    $ s5 N" r9 E. W9 k2. 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。2 r! H  H2 N' J/ k# F0 G& j
    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。
    0 Q: Y# c- d. W& ^! _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。
    3 f* G7 y7 u8 L% A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:: V  G# u7 {  J
    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。
    3 X) x: @* H5 n; K4 m2. 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。- m5 ?# t) p: h4 C( _7 P
    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。8 t8 ~; p4 k4 f: i! j
    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。
    ; H0 }/ T$ z% ]* \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。! z) i) f* Q, |- \: c# k" n
    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。7 a# B6 B0 l: v  ^4 u* _
    , e0 o7 t! a: p5 h8 j6 V
    〖课程目录〗9 z. y- `5 @. M# G( B
    | ├──01:PYTHON_CORE6 C& c" z( p. o
    | | ├──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
    ) g4 |( u- ?8 p| | ├──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' g! q- h8 t+ H: h
    | | ├──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
    5 O/ Y' B* \  ~, U. M| | ├──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
    - R8 O: i* ?, j5 w, g. h0 Q2 h/ j% C| | ├──05:字典:基础操作、内存分配、哈希算法、字典推导式、常用方法
    3 L; l2 A; `2 G- o# k| | ├──06:集合:基础操作、内存分配、数据运算、固定集合
    / f2 I& r! k4 J1 y6 l5 t| | ├──07:函数:参数列表、内存分配、设计原则、递归
    + q& T1 i3 Y7 J( z$ N% h# U| | └──08:算法:经典基础算法、2048游戏核心算法
    0 ^+ ]5 O! G  @; o. u2 Z2 }. X| ├──02:OBJECT_ORIENTED" `3 A4 M" p5 E( `; Q
    | | ├──01:OOP:对象和类、实例成员、类成员、静态方法、内存分配$ ]8 L6 L5 e0 G* _) B. r
    | | ├──02:多继承、内建函数重写、运算符重载、PEP8编码规范) C) V' N+ n( j* T' ]( B
    | | ├──03:OOA( O! J6 V  w: p6 |
    | | └──04:“天龙八部”游戏技能系统框架设计% x7 i( u" d" t0 v3 d
    | ├──03:PYTHON_ADVANCED: ]# Q3 W1 Y' y6 |7 d. `
    | | ├──01:Python 程序结构、模块、包、异常处理
    * o. ?) ?/ H1 h. `| | ├──02:迭代思想、大数据生成器、迭代工具* Q) y* L! c8 S# r( \9 \& F
    | | ├──03:lambda 表达式、集成操作框架4 [* z5 M# B8 @) [$ f8 e
    | | ├──04:闭包函数、python 装饰器  e: s; M% c: N4 |, v& D0 A
    | | └──05:IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
    4 R* s+ J: W+ l2 d0 F, j| ├──04:PROJECT01
    ) n) Z4 y9 f9 b; Y| | ├──01:二手房源信息管理系统项目01, d7 O' X  D! E, _- b
    | | └──02:二手房源信息管理系统项目02! `1 x  F: `3 r" ]; y! K2 Y
    | ├──05:LINUX
    " v, C/ C9 B" a( D  Q| | ├──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
    # m% O1 c4 e) z$ [) @! z| | └──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
      G4 q& H9 w- ^' o  w+ D| ├──06:DATA_MANAGEMENT
      y; \' w! h% o. {/ m5 g  u| | ├──01:IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量; f* j. F. E, Q5 r6 a3 G! X
    | | ├──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7 u* c1 A. T* V4 @
    | | ├──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  X( k" c1 ~3 S, i
    | | ├──04:alter语句,时间日期处理、高级查询,聚合操作,索引操作
    - ~1 w3 y4 g& Y' \; x# q5 @3 U| | ├──05:外键处理,表外键关联设计、关联查询、6 b; _/ [0 h& R) S1 d
    | | ├──06:视图,存储过程和函数,事务控制,数据库范式,数据库引擎( f1 i1 P8 C# Y' h1 h$ ^
    | | └──07:mysql优化、数据库备份,用户和权限管理、pymysql模块使用
    # `" L+ {# t0 |' o| ├──07:CONCURRENT_NETWORK" o1 Y1 O+ Z1 e; `6 U' }/ d, c# b
    | | ├──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( x* O- L' k. Y6 [$ q! o
    | | ├──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( g- e9 n% T! W+ ]
    | | ├──03:进程基础、multiprocessing进程模块、僵尸进程处理
    . w3 m5 h* g. _1 s9 g# ^| | ├──04:聊天室程序、进程池技术,threading线程模块
    % M4 Z5 @! t. w5 L| | ├──05:自定义线程类、同步互斥,GIL问题,进程线程对比
    $ `7 P1 B+ |% b8 G+ P/ L% F| | ├──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
    ; }0 Y% w* i8 n1 h| | └──07:IO网络并发, IO多路复用select方法、 poll方法、epoll方法、HTTPServer模型
    % ]( ]6 p- ]3 Q- c+ }| ├──08:PROJECT02
    ( T! s! r- B9 H, m1 A0 L0 @| | ├──01:代码管理工具、git基本使用、github使用: c% [6 b6 L/ L2 b+ o, w* _& e2 h) T
    | | ├──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- M3 f/ }3 X9 o' }4 K) X& ~4 a
    | | └──03:HTTPServer 框架模型
    6 z. z9 r& Z* w+ F; }. V| ├──09:WEB_PRODUCTION' [$ c2 m/ k/ |# q* ~8 _
    | | ├──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
    ; I$ M. O+ l% p! L3 ?0 B8 w| | ├──02:CSS介绍、CSS的使用方式、CSS样式表特征、CSS选择器、框模型
    8 q4 h) T6 |1 E. T# M, `| | └──03:浮动定位、其他定位方式、显示效果、列表属性、过渡属性( J1 C0 h2 y% \7 ?( \+ Q
    | ├──10:JAVASCRIPT8 e" W, H$ J, q/ u4 J0 o: ^5 G
    | | ├──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
    ( x8 U! X+ h9 {6 {/ c# o/ y2 n/ o| | ├──02:运算符、流程控制、分支结构、循环结构、函数、数组
    3 |7 d5 A( a8 W$ }1 k1 L| | ├──03:String、其他内置对象、BOM、DOM、JS事件# d; n2 F  W4 u! y
    | | └──04:jQuery介绍、jQuery选择器、jQuery操作DOM、jQuery-事件7 x& x0 o. j* h7 ~
    | ├──11:PROJECT03; _7 l; A5 ]8 g4 w0 ^$ s
    | | └──01:电商项目前端页面. N% f1 [% d4 J) M
    | ├──12:DJANGO7 i6 R6 E3 S! l' V0 V3 D
    | | ├──01:Django安装、路由、URL配置、视图处理、Http请求和响应、Content-Type类型2 J+ ^& T& y+ [9 E
    | | ├──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$ |$ W4 k6 x9 b" \8 ]
    | | ├──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
    3 |6 G% x9 \/ q( S8 e' U) U& Q! s) [| | ├──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" M$ O1 t# ~5 u6 c7 |
    | | ├──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
    . `6 K) z7 @. \- I0 S| | ├──06:cookie 和 session 、云笔记项目  T% {; _) P5 \6 s
    | | ├──07:浏览器缓存、后端缓存、中间件Middleware、csrf跨站点攻击防护、分页Paginator6 _8 @% Q4 H$ o) `9 X5 d0 c
    | | └──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
    - o1 V1 [! \& _| ├──13:REDIS
    % n  o" }$ s' l. v! |9 r* O| | ├──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' _! S7 o2 K% e& I" G
    | | ├──02:Redis主从配置、持久化aof和rdb、哨兵模式、分布式锁
    7 A4 u: l' D4 X& Y- ?| | └──03:位图操作 、hash、set、zset,Redis发布订阅
    9 Q9 O( N$ u! G/ a( B5 l5 k| ├──14:AJAX
    & R* T6 A5 w4 X" d| | └──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
    . V- Q) y/ U* F| ├──15:PROJECT
    + N2 u5 y+ |* r2 b2 M| | ├──010:支付宝支付 + 正式环境部署、docker: ^( v* }6 m8 Q! g
    | | ├──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  w% {$ a" U0 l2 L# e) h5 n
    | | ├──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* U; A# Y7 ]: V3 H) Q
    | | ├──03:用户模块-登录、注册、邮件激活码
    # g! t; n& X! v/ S| | ├──04:celery 短信注册 装饰器校验 类视图 用户模块-地址
    8 d  J' O. \* E# E/ U3 [| | ├──05:Oauth2.0授权-校验码模式、微博授权登录+ J7 {+ s% U1 J4 T$ s) l: X
    | | ├──06:数据库范式和反范式、SKU和SPU介绍、商品模块表设计6 l$ n0 r3 _: x3 ]0 j6 x! S
    | | ├──07:首页功能、列表页功能、详情功能
    : e& N& ~! s) V' ?+ k| | ├──08:ES查询、django与ES结合/ n, n# F+ L5 V( a
    | | └──09:订单模块-订单设计、生成订单、查询订单
    & u; ~4 o$ x9 a* S( D) X| ├──16:SOFTWARE_TESTING
    ' w' x8 I: r3 \& g+ j: z! i; o| | ├──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3 f* l) @. f5 i# p
    | | ├──02:测试用例、测试用例编写方法、等价类划分
    # f8 I" {- x- T; z| | ├──03:边界值、因果图、测试大纲法
    9 p* W* V  v. [: q5 L4 u# j/ Z+ b/ b! e| | ├──04:场景法、用例编写、执行
    ' J' Z! X. S0 ^# r- x4 N* K| | ├──05:测试报告、常用测试工具使用
    . G- c( c. M' p1 @2 u| | ├──06:Selenium概述、安装、基本使用、元素定位方法& E, W% n) G: k5 B
    | | ├──07:自动化测试项目实战(一)5 O8 ~& T* {9 S0 s/ r+ J2 W
    | | └──08:自动化测试项目实战(二)
    " s: E- C/ J+ e5 M; u| ├──17:MACHINE_LEARNING
    % ?7 A) F% k( u! g; R  P| | ├──01:人工智能导论、科学计算库基础1
    & Y+ [" R" v2 Y) C1 X; H" G| | ├──02:科学计算库基础23 Y( v6 L2 [4 |! |, D: G) w
    | | ├──03:人工智能领域详细介绍、线性回归4 ~+ E' a; D( z" H: x- @
    | | ├──04:多项式回归、决策树回归、集成学习
    7 R7 ?: z/ _/ Q' ]( L2 h| | ├──05:逻辑回归、决策树回归、支持向量机
    & ?1 `2 G8 u3 z% L# D7 A3 H. N0 G$ p$ M| | ├──06:朴素贝叶斯、模型评估与优化
    . a8 G/ E# o/ @6 u0 u/ w| | └──07:聚类
    8 H9 {. t8 c  Z" K0 ~$ c! r2 M| ├──18:DEEP_LEARNING& ^0 q0 a# u; m- Y# z( o* W' `
    | | └──01:深度学习基本理论6 i  k) Z0 w" ^6 i
    | ├──19:COMPUTER_VISION
    $ X$ ~8 d! g( ?6 [| | ├──010:人脸检测与人脸识别
    8 B$ H( z$ P& e, j| | ├──01:计算机图像基本理论、图像形态变换、图像色彩变换7 i# m5 x6 k) y4 ~8 W/ G, r. f
    | | ├──02:OpenCV图像预处理技术
    . H0 H" O3 y4 b; {; W| | ├──03:Tensorflow基础
    ' l, Z9 s8 |! D! H2 A| | ├──04:Tensorflow图像分类1 _" o0 N" d4 H1 t  L% G
    | | ├──05:PaddlePaddle基础
    ; k9 |8 E1 i. u+ G1 H8 H| | ├──06:PaddlePaddle图像分类; ]  v. m. L  l
    | | ├──07:目标检测基本理论、图像标注工具4 q: e9 a9 ]) `) m' X
    | | ├──08:YOLO3模型实现
    / E$ L  n9 g2 {' F| | └──09:OCR(光学字符识别)( `# b* ?. q# T2 {
    | ├──20:CV_PROJECT& W4 y2 b& C2 k0 x: v. ]
    | | ├──01:【项目实践】胶囊质量检测、集成电路质量检测4 X% Q4 ^7 p- x3 N
    | | └──02:【项目实践】工业瓷砖质量检测系统、轨道交叉点检测
    / ?& r8 E; d0 e0 G  F9 i5 v6 [| ├──21:NATURAL_LANGUAGE_PROCESSING
      W: H* v% ~6 Q" L% C3 i4 I0 }| | ├──01:NLP概述及基本概念、朴素贝叶斯模型
    # e; `4 P3 a3 Q( i5 W7 r5 J| | ├──02:文本分类、文本离散表示、学习文本表示
    8 @* ]# Y& [: O7 C" Y| | ├──03:深度学习文本处理、文本分类
    8 F8 `2 ]. T* L  y, q# ?) Q5 Q! a| | ├──04:循环神经网络、LSTM模型7 T  `& I. v+ G4 i9 K, w/ u
    | | └──05:Bert模型8 x, H, x& V6 ^# U
    | ├──22:NLP_PROBJECT2 `. y* O; N: H! `- B
    | | └──01:【综合项目】利用NLP实现舆情分析$ y" P9 B" v; B! g* m
    | ├──23:PYTORCH
    6 ^/ w1 k% ^/ b0 y# u3 v| | ├──01:PyTorch基础
    7 J1 y6 {0 {' F9 @3 [$ }3 F8 S| | └──02:图像分割
    ) d5 j; `1 m& N. p4 I# v; e  R( g| └──课件.zip 306.74M
    6 v2 A. J; j0 ~, y) d3 v+ Y& M# V5 ?: r# {7 ~$ W( I/ S# w
    免责声明
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    $ m  \  S1 A1 K& N/ I
      R* `) m) M1 N0 \* \
    ) v; \- _* O. A; v
    4 q' W2 v* X& _, c- ?
    7 ~0 p5 A+ h3 C. b) }
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