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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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    奋斗
    2026-4-25 09:16
  • 签到天数: 628 天

    [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 |正序浏览
    |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!
    . b. g) p( u- y5 s" P5 l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。
    % y0 T1 r# W& W4 t* v- ~0 ~; o* N/ L+ `3 Q! D, l  I
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    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

    8 M4 L3 S& m. a' b$ C5 F5 H2 Q% Y请尽快下载,过期不在更新  Y4 w: P/ Y2 _' \8 E
    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)
    + t# ]! x9 ]9 [9 \3 `3 m9 R
    * ]( S) u# u# l) f8 C, l+ E& h2024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。( t! n: I' ]& y* ~  i
    二阶段报名官网:http://www.tzmcm.cn/shiti.html
    / X, _  k6 W/ l$ n% q注:已报名一阶段的无需重复报名二阶段/ ~) \1 |, x% K
    网站图.png % O2 t% q' ?7 m
    , ?$ B! m3 Q9 ?/ G1 _, @
    详细介绍:" Z2 s9 K# {" |, m$ F! L
    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。6 S( b, H+ S5 G4 U# B) _
    课程特点:
    4 W; u% {$ ^9 ^7 ]( R9 B" G! ?( R1. 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。( @- \" {8 X8 n2 l+ U; J
    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。  r% m0 T/ D; O$ |9 D- O
    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 F) k6 G3 c% u/ K& Q3 j9 t7 M3 G4. 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。6 v& r" u5 ]4 J9 E
    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。- D/ y2 y2 R: r4 \, z! S- }1 d: n7 p
    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。& f& I8 l% s* O; f9 m+ |, [
          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:2 |$ M$ X3 U3 p$ J
    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。
    ( Y/ v4 a( r+ p9 I% c: ?& P1 ]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。7 ?0 W! E# G0 z
    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。' w, I/ D5 ?/ c( m
    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。. o& L+ ~: G, i1 P
    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:
    / S* M. s3 X( W6 [) W9 X; V1. 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。* ?; x  A5 x4 v9 ~$ [$ B
    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。; D" X6 E. Q* z* T$ X
    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。7 U0 H+ i  S- M6 M
    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。2 y% S& P8 t7 Q: k2 e/ A
    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。' G1 o" e+ h3 d) B
    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。: N  `! i8 ]4 R2 _

    3 G4 V2 c4 }' M* }〖课程目录〗, Z, k  N" [6 B; F
    | ├──01:PYTHON_CORE
    $ k7 C5 G0 z6 [+ N: `" Z; t" z. A0 d  h| | ├──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
    7 y1 ^" N+ Q% s  V2 G( F| | ├──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: i" o* s- A3 p( v- U# T
    | | ├──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
    / g& x" e; H5 F9 ]. K* ]| | ├──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
    ) q% w) z9 B1 n8 y& U2 [| | ├──05:字典:基础操作、内存分配、哈希算法、字典推导式、常用方法* O) j9 ^0 X7 J- G) i3 ^! h$ N
    | | ├──06:集合:基础操作、内存分配、数据运算、固定集合* N5 }: t% D( @! W& d+ g8 d# X
    | | ├──07:函数:参数列表、内存分配、设计原则、递归
    * p! a, o0 x2 {0 @: g( e3 L| | └──08:算法:经典基础算法、2048游戏核心算法
    * t* v+ F; v% F* K# x8 k3 G| ├──02:OBJECT_ORIENTED% N5 m5 C7 P& F: `6 y' t
    | | ├──01:OOP:对象和类、实例成员、类成员、静态方法、内存分配
    6 M7 d" A* v! F4 Y! _: O| | ├──02:多继承、内建函数重写、运算符重载、PEP8编码规范, P1 Y/ A6 `9 y* m. ?4 Z
    | | ├──03:OOA  J; V  }2 g/ H8 x; X( L) R/ V
    | | └──04:“天龙八部”游戏技能系统框架设计
    $ s$ g% Y) a. C( `. ~| ├──03:PYTHON_ADVANCED8 a4 X! W4 a: S2 `
    | | ├──01:Python 程序结构、模块、包、异常处理; v/ Y- u' }& z: u+ {0 \
    | | ├──02:迭代思想、大数据生成器、迭代工具
    2 s5 L3 E+ R4 ~5 R# d" t| | ├──03:lambda 表达式、集成操作框架
    % \# m0 o: o' w/ p| | ├──04:闭包函数、python 装饰器; d% l+ n' n1 N5 z: ^; a- j
    | | └──05:IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
    - x; j9 a/ V& s% C* b9 q| ├──04:PROJECT01
    2 v, I* G# H& f3 [* N. [% W$ U| | ├──01:二手房源信息管理系统项目01
    , \% J. ~7 ]% s; G6 {9 Q| | └──02:二手房源信息管理系统项目02/ w) P( Q) h: K
    | ├──05:LINUX1 u$ M+ O2 ^) E4 P; ^+ C' m  _6 l; R# S
    | | ├──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
    5 O- g1 o9 A; g6 B6 c. \" s  R| | └──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
    ( r& C/ t5 o2 R8 z! m( O| ├──06:DATA_MANAGEMENT  w7 J- W4 `+ [8 y  x
    | | ├──01:IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量) v; ^; E3 h% |% ]  D. g
    | | ├──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8 ?8 Q( ~7 L* U+ S4 f6 w7 z
    | | ├──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0 R: W; ^. t8 e2 `/ J
    | | ├──04:alter语句,时间日期处理、高级查询,聚合操作,索引操作
    $ P9 H5 ~2 y0 A) Q5 m| | ├──05:外键处理,表外键关联设计、关联查询、# Q& }& {" S" T
    | | ├──06:视图,存储过程和函数,事务控制,数据库范式,数据库引擎) Z2 b/ h0 U) D/ `
    | | └──07:mysql优化、数据库备份,用户和权限管理、pymysql模块使用8 W3 L, y% l4 s# W
    | ├──07:CONCURRENT_NETWORK, x- ^4 r6 V/ L! T
    | | ├──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
    1 d8 e+ v: y0 `: T| | ├──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9 N2 O+ ~: c  N3 d
    | | ├──03:进程基础、multiprocessing进程模块、僵尸进程处理. |/ F3 k; F1 r7 N2 m" o
    | | ├──04:聊天室程序、进程池技术,threading线程模块* q' R, M! k8 ~* j. o! a
    | | ├──05:自定义线程类、同步互斥,GIL问题,进程线程对比" g! g3 l+ s5 g2 _3 J/ i7 a" C
    | | ├──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
    4 y8 U+ A, O$ ~2 A6 I$ c9 b+ H| | └──07:IO网络并发, IO多路复用select方法、 poll方法、epoll方法、HTTPServer模型
    " x4 `, V: u- F6 M  T| ├──08:PROJECT02
    + H/ O1 x- l8 W* i! P6 _| | ├──01:代码管理工具、git基本使用、github使用
    0 T* W4 I! q! ~8 K9 u: ?/ H| | ├──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$ B& D  L( d: |; o8 K
    | | └──03:HTTPServer 框架模型( Z: B( z) i0 |* V; F0 t
    | ├──09:WEB_PRODUCTION
      s: K: D# {+ B$ ?1 z7 K, K| | ├──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2 p7 K( V7 @& k& Q" j
    | | ├──02:CSS介绍、CSS的使用方式、CSS样式表特征、CSS选择器、框模型
    4 |1 ^% V2 D, M& O; v. F5 {| | └──03:浮动定位、其他定位方式、显示效果、列表属性、过渡属性; J- Q7 g; m+ y; ]! F3 d
    | ├──10:JAVASCRIPT% w! K; [) h. F/ q
    | | ├──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: D$ y) Q1 e+ b' @- L/ {$ W4 k
    | | ├──02:运算符、流程控制、分支结构、循环结构、函数、数组9 k/ s& A. p3 z" A
    | | ├──03:String、其他内置对象、BOM、DOM、JS事件$ h% d3 a0 v* \3 T4 i8 a5 Q9 w* [
    | | └──04:jQuery介绍、jQuery选择器、jQuery操作DOM、jQuery-事件# v4 }* y1 K& }8 {% T9 d- l) y* K9 Y
    | ├──11:PROJECT03' ~6 K9 }& W- ^4 W) T1 N" c
    | | └──01:电商项目前端页面  P8 \9 a  |: k/ e5 X
    | ├──12:DJANGO$ _2 F! G: L6 ?! \0 u
    | | ├──01:Django安装、路由、URL配置、视图处理、Http请求和响应、Content-Type类型$ ^  ]2 P, U- J. d7 J+ Y
    | | ├──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
    # T% a1 U  H) `) m9 l% a| | ├──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
    . a7 a8 y5 f, i' e, Y| | ├──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
    , e! Z) i. x/ V7 o% E" K| | ├──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
    4 }8 P: S- T+ Y' E" U) q: V+ l| | ├──06:cookie 和 session 、云笔记项目
    ' ~  y) Y- {# S; R/ L" f| | ├──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" j8 X  ~; J; m
    | | └──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
    1 ^; \' X" V1 U: \& D| ├──13:REDIS+ Z. M/ T% b, x
    | | ├──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( w9 f& V" v6 H/ ~5 ^  ?4 x
    | | ├──02:Redis主从配置、持久化aof和rdb、哨兵模式、分布式锁" S0 B3 m+ M+ a3 h5 y
    | | └──03:位图操作 、hash、set、zset,Redis发布订阅
    ! h" A- k' N7 U| ├──14:AJAX) z" O. U- h% e; r5 Z% v4 t
    | | └──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
    - A- ?% m% P/ G* l| ├──15:PROJECT
    0 Q5 Q0 w) O; X- D0 }| | ├──010:支付宝支付 + 正式环境部署、docker
    0 v4 b# z& D2 y& I7 c% s4 D| | ├──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' J  W+ {* Z0 H1 t
    | | ├──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
      \! t; n3 @* q/ G  J1 q! u| | ├──03:用户模块-登录、注册、邮件激活码: p% V5 u) y- m# T4 z7 F
    | | ├──04:celery 短信注册 装饰器校验 类视图 用户模块-地址, l" a; c; h! p0 A' \7 p
    | | ├──05:Oauth2.0授权-校验码模式、微博授权登录7 q+ u1 ]  T1 w: ~2 K3 p6 V7 ]
    | | ├──06:数据库范式和反范式、SKU和SPU介绍、商品模块表设计
    6 D- G' @- L( i3 r4 r4 e6 {| | ├──07:首页功能、列表页功能、详情功能7 ?+ d/ T5 n6 I
    | | ├──08:ES查询、django与ES结合
    , d, V+ U% D( j$ o: ?| | └──09:订单模块-订单设计、生成订单、查询订单9 F( r" U) k& a
    | ├──16:SOFTWARE_TESTING: K+ C; c2 T5 C
    | | ├──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2 q/ g9 C7 U) `7 r) W7 j+ P# v' ]: X
    | | ├──02:测试用例、测试用例编写方法、等价类划分. E: m- e/ f  M$ E6 d) t1 H. T
    | | ├──03:边界值、因果图、测试大纲法
    0 e( h* M$ [6 ~- J' v9 b0 a| | ├──04:场景法、用例编写、执行
    3 z0 w( S$ c- y| | ├──05:测试报告、常用测试工具使用
    : M, C" U3 Y* O| | ├──06:Selenium概述、安装、基本使用、元素定位方法
    9 r1 x/ v0 t4 K. P( R5 R| | ├──07:自动化测试项目实战(一)
    5 O0 @9 S, X9 X8 D5 K| | └──08:自动化测试项目实战(二)
    2 s3 O: X0 Y* q- ^. g8 c| ├──17:MACHINE_LEARNING. E; @5 e% W; [/ n& t' b2 a- A
    | | ├──01:人工智能导论、科学计算库基础1& I% \3 C  r- }$ E" S4 k# l) g
    | | ├──02:科学计算库基础2" @( y! D$ y0 W( h
    | | ├──03:人工智能领域详细介绍、线性回归- }; z, |* F% O" }3 _# ?8 N* A2 _
    | | ├──04:多项式回归、决策树回归、集成学习
    3 g9 ?$ Y0 g: W| | ├──05:逻辑回归、决策树回归、支持向量机
    8 A& A: n6 i% i/ q8 N1 b| | ├──06:朴素贝叶斯、模型评估与优化0 }8 l2 o# a  b) n, ?; o
    | | └──07:聚类
    6 K5 `; V3 i$ \' J# d| ├──18:DEEP_LEARNING( S5 m: X; ?; x6 l
    | | └──01:深度学习基本理论
    1 h" ^' H/ n7 W! a! H- l1 _| ├──19:COMPUTER_VISION2 f) l2 H! F; m# o
    | | ├──010:人脸检测与人脸识别8 a/ j4 j& a0 C# ]: T. q
    | | ├──01:计算机图像基本理论、图像形态变换、图像色彩变换
    " O* V3 ]- K6 d  I' i0 D3 ?4 k| | ├──02:OpenCV图像预处理技术, T( T& L% Q: Y3 i2 z5 x+ `
    | | ├──03:Tensorflow基础6 Q9 C' @  n2 m5 A- J( l- T. @' N
    | | ├──04:Tensorflow图像分类- N! y  U7 A& x, X4 l7 K5 B
    | | ├──05:PaddlePaddle基础/ F0 N9 X1 A1 Y
    | | ├──06:PaddlePaddle图像分类2 U' T) M+ I. A- |1 {
    | | ├──07:目标检测基本理论、图像标注工具! t8 A9 \* E! G. B+ C2 a7 Q- A
    | | ├──08:YOLO3模型实现
    ( [6 `; O8 ^3 S+ g| | └──09:OCR(光学字符识别); g: @, E) o7 Q1 @9 n
    | ├──20:CV_PROJECT
    * j4 i: A  S# U' b3 y$ J( Z8 ]" j| | ├──01:【项目实践】胶囊质量检测、集成电路质量检测9 B- {* R1 p; ~0 y' R4 X1 T9 P
    | | └──02:【项目实践】工业瓷砖质量检测系统、轨道交叉点检测
    ; d1 Y4 k: P& M| ├──21:NATURAL_LANGUAGE_PROCESSING  R) E( B# A0 h, @1 u+ {4 q3 j
    | | ├──01:NLP概述及基本概念、朴素贝叶斯模型
    1 Q: f  U( _1 n3 F; e| | ├──02:文本分类、文本离散表示、学习文本表示2 |; y& f7 G/ Y% q, }0 N1 N
    | | ├──03:深度学习文本处理、文本分类
    - I" C2 h. q2 Y# Q- E' _: }, Z| | ├──04:循环神经网络、LSTM模型: d6 r4 S9 r7 n# s4 U( B
    | | └──05:Bert模型% X( p% J! W3 _- f2 f0 U0 ^# w
    | ├──22:NLP_PROBJECT5 q5 K( k! f: [* h
    | | └──01:【综合项目】利用NLP实现舆情分析) p- M- B! Q5 I% z
    | ├──23:PYTORCH
    0 a! Y; _# o5 e# R9 w1 N- p| | ├──01:PyTorch基础: a7 c3 \, r' V
    | | └──02:图像分割
    ; f/ O; v. x. B7 Z; D| └──课件.zip 306.74M' J$ u: L( b, i! A" F0 ?, p2 O4 p

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    5 B% d" j3 u5 \. C* M$ T" q! D0 w3 ~2 d) D& `! q) Z0 ~, W  ]; c* P

    7 y5 A& c1 e  c) n( f$ {
    # \  L+ ?3 x6 T5 t& T! O
    2 o3 g( _$ Z% ^0 H' _
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