2022年达内教育python人工智能视频教程资源

普大帝

你好！我是陪你一起进阶人生的范老师！愿你成才！助你成长！
6 Z  o( Z# b- p) H2 T3 M% W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。
% Q$ J8 J! n/ e% N/ d0 J
9 `6 \) ~$ l( L0 I3 \% X7 r" r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
% z6 T9 m8 \7 I, Z6 r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。
) W7 Y/ `  C6 S0 f1 S; I( }请尽快下载，过期不在更新
! ~' W3 S% M. f& s& q7 f 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)

2024-5-5 11:33 上传

点击文件名下载附件
售价: 2 点体力  [记录]
下载积分: 体力 -2 点

  [( ?, |: ]5 N- D2024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。
5 A& m6 Q* ~1 Z, i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
: o7 C, b" V& Y$ s2 t
9 |% m$ R. Z! B
7 h. M8 ~: J' I: g7 @! _详细介绍：
' b7 t! c" n; T3 w3 k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：
3 {! |. y- u. ?, a1. 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。
  X2 _$ `& Z5 v" h2 ^& }, R2. 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。
/ ^* S: I1 S* X; p+ o3. 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。
% u, S* W" E9 T0 p" `/ N4. 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。
( T8 I5 x6 g& g1 t; V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。
- b- Q& \1 P5 b# R- N2. 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。
) E! U9 \' z4 @$ X" l6 K& I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。
$ K, I9 b' D7 A$ S3. 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。
: h/ u8 ~! c7 _6 k4 f' W% Z, I5. 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。
6 ]4 C$ k' w6 P! ~/ s. O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。

5 D! P& m! w& `$ O4 A' R〖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
  h# ~% Q2 j8 v0 j7 D" I2 ?& m| | ├──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
6 U$ J: e- ]4 ?. w- u. r2 _8 Y| | ├──05：字典：基础操作、内存分配、哈希算法、字典推导式、常用方法
, ~; ?1 c) _! P- I! D7 r1 }| | ├──06：集合：基础操作、内存分配、数据运算、固定集合
. h% C9 H; B% c0 f! c5 P( F| | ├──07：函数：参数列表、内存分配、设计原则、递归
+ m9 e% ~% R* K/ L  [7 j! B( r2 w| | └──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
9 t2 P7 N- B6 ]| | ├──03：OOA
, [* W1 J) \% F9 J. j| | └──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
6 e6 |( S9 l+ x9 `; i0 Y| | └──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
0 z% B- v* C+ q9 ?| | ├──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
+ j  d1 ?* a( Y& C8 W| | ├──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、
2 L1 `/ J; B9 [8 E4 Z+ B| | ├──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
  h$ e' s4 V9 S4 t" H2 D| ├──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
* A3 s  O, n: E) b2 e) t* M2 k! y| | ├──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
) R4 {5 p) x1 f2 F! r( a$ e. Q| | ├──04：聊天室程序、进程池技术，threading线程模块
) d" |' q% n6 F  g% ]& r; m/ q# ]| | ├──05：自定义线程类、同步互斥，GIL问题，进程线程对比
( _% w: {- m: K. e9 [# Y& N+ X| | ├──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
5 E. h4 O9 E% l: X| ├──08：PROJECT02
" X* G( }3 l( o$ F4 X) {6 W) F| | ├──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
8 [2 Y( G& l2 N( ?& Z" I| | └──03：HTTPServer 框架模型
| ├──09：WEB_PRODUCTION
7 H5 D8 Y. Q) m2 P& w| | ├──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
. Z- r, ~5 q) I| | ├──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
+ Q6 x6 ~4 R1 x9 j! M| ├──10：JAVASCRIPT
" S+ ]7 M6 a- l3 o# S8 A| | ├──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
& Q' I* p- |, e' {* ~+ G4 i| | ├──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
8 w* x  ~0 c# S6 T7 d: o| | └──04：jQuery介绍、jQuery选择器、jQuery操作DOM、jQuery-事件
( A* i/ y1 j/ K3 q( p1 |8 I8 c- ]| ├──11：PROJECT03
6 F* @% T0 a! T9 x| | └──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
$ ?  R+ A) h, L2 u4 `9 S) X& v| | ├──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
' R$ U3 V8 p, y7 d6 ]+ R* L8 u| | ├──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
1 \, ]& [! a. Z1 F1 y: c7 s5 Q( o| ├──14：AJAX
% s  s* @% K. A# X| | └──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
6 t1 i4 u* c% ?6 O| | ├──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
8 y9 |  y% I4 q* l# o( h1 z| | ├──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
' v! G6 w- a6 h2 J| | ├──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
! K3 ?: |6 v! K6 R" L  h' Z| | ├──07：自动化测试项目实战（一）
| | └──08：自动化测试项目实战（二）
: [( o. y) G& h% }| ├──17：MACHINE_LEARNING
| | ├──01：人工智能导论、科学计算库基础1
; K; y$ j5 ?5 K! j/ z| | ├──02：科学计算库基础2
% U- F: q6 w4 l  Z% ]3 e3 k" M| | ├──03：人工智能领域详细介绍、线性回归
* p" L! a$ C4 k) \0 z" w| | ├──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
. y( p* q$ r9 |" `* k: D6 o| | ├──06：朴素贝叶斯、模型评估与优化
4 ?! W9 H7 j# h( `! R5 ~& s| | └──07：聚类
: _9 ^. f0 R" H( r2 T& y% L| ├──18：DEEP_LEARNING
0 Y  C, r; O9 q; s! e| | └──01：深度学习基本理论
! _% D" W: N0 I" D$ |2 L* T| ├──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
$ M7 _) I. K; j% h( ?2 M6 a8 o7 i| | ├──03：Tensorflow基础
| | ├──04：Tensorflow图像分类
| | ├──05：PaddlePaddle基础
! t* f, d- z: }2 }% }2 K+ R1 R| | ├──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）
, y5 g+ O+ `4 `8 o8 N1 e| ├──20：CV_PROJECT
| | ├──01：【项目实践】胶囊质量检测、集成电路质量检测
! C" H6 n4 D  s| | └──02：【项目实践】工业瓷砖质量检测系统、轨道交叉点检测
5 S8 G. {% U" r& A1 ?| ├──21：NATURAL_LANGUAGE_PROCESSING
! g+ Y) v: X9 g* }% X! s7 s8 B! G| | ├──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
. f$ r3 _9 A, {| | ├──04：循环神经网络、LSTM模型
) ~5 u5 L+ ]) j5 T! t- l| | └──05：Bert模型
| ├──22：NLP_PROBJECT
| | └──01：【综合项目】利用NLP实现舆情分析
| ├──23：PYTORCH
/ K4 Y/ w2 C: X( k8 Y# X| | ├──01：PyTorch基础
; k* t4 X& d1 B- U( h| | └──02：图像分割
| └──课件.zip 306.74M

免责声明
" ~/ U8 J5 @+ a6 g$ H# U9 f) [  @有关资源均来自网络收集与网友提供，任何涉及商业盈利目的的均不得使用否则产生的一切后果将由您自己承担!本平台资源仅供个人学习交流、测试使用。所有内容请在下载后24小时内删除，禁止非法恶意传播不对任何下载或转载者造成的危害负任何法律责任!

& A1 v4 D- X& k

9 C( ?9 W- m! n5 {
, ?) u" }. e  o0 D5 _