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！
  U, t( g- w3 U) f4 N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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0 T7 W6 k3 s$ a; i- 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)

2024-5-5 11:33 上传

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+ j3 v" _" b' h- x1 b' r# N2024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。
! B! Y6 N9 r* L; {8 t3 @0 K, Y8 {1 X二阶段报名官网：http://www.tzmcm.cn/shiti.html
/ H8 r' m/ [7 [! I0 u注：已报名一阶段的无需重复报名二阶段

7 `' x  S0 w8 g, G
2 L5 x- b& `% s+ t  b$ Y: ]6 \# m详细介绍：
1 _4 ^& G( l! @- N/ v$ d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。
, [4 l0 t9 ?: \! _+ T2. 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。
  h) O* e6 f$ q( `% _. }, 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。
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。
; Q* c! M$ T/ c      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。
1 o: [9 M6 F1 B- O2. 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。
" L  u; z( g  a8 T. B4. 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。
$ Q+ ?2 V0 K: Q9 A+ s% b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。
% k0 a5 z- U, A  P2. 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。
; [: W# W) M* T3. 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。
8 ~. o$ F1 x: o" m$ O/ V
8 t1 B: H% ^( Z! L$ ~6 x〖课程目录〗
| ├──01：PYTHON_CORE
# o/ _0 E$ {; z: o. W# \| | ├──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
0 l1 A4 {% H  t8 j| | ├──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
) a* I# Z) G6 o! [$ i' n| | ├──05：字典：基础操作、内存分配、哈希算法、字典推导式、常用方法
0 a! i: ?  K$ A3 P( v7 ]| | ├──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
9 g: W3 T+ ]- [6 _) k; A| | └──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
- p- n$ a5 ^' y) h  e| | ├──03：lambda 表达式、集成操作框架
| | ├──04：闭包函数、python 装饰器
( }1 }, V; y* p1 O| | └──05：IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
| ├──04：PROJECT01
) e1 |: G$ |8 w) u- E7 {( d4 Y, R| | ├──01：二手房源信息管理系统项目01
6 |+ L. V" p' S/ i* D| | └──02：二手房源信息管理系统项目02
. O9 a9 ?9 N1 f# [| ├──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
8 B9 p  X! F9 q( c1 O) Y| | └──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
: q* u4 y5 ~2 R  t! ~  F| | ├──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
' Y; Q: q  d7 s| | ├──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、
) o3 n1 Y. s3 s& A| | ├──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
. [. s# t; H; K: a1 n$ H| ├──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
; |1 A! e* W( u8 T5 c| | ├──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
& H, T' `; O' `  d, |& G) c| | ├──05：自定义线程类、同步互斥，GIL问题，进程线程对比
& S. i# q6 o2 m8 {' [| | ├──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
% y8 l9 t0 S8 ~! w| | ├──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
& D' X6 x7 n, j% m| | ├──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
3 Q; c. g! ?  G| | └──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
/ k- d6 \' i' y0 z7 l) M: P| | ├──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
2 y" a, n) H; A$ @7 n| | ├──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
1 ^1 i" ]9 T, ~/ N, _: 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
, a# g2 h* K  z: j| | ├──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
( k) `* W* g1 q2 n  e. K0 R| | ├──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
/ }2 n: r: S% J- F1 M1 C" o| | ├──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
8 z& `( d: r" Y( V( e% t9 q- b0 ]| | ├──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
$ H% m, B2 Z, w% ^. C9 }. Q: q| | ├──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
% H, A- `: x% G; W" N. y( k  || ├──15：PROJECT
7 y/ A9 y/ P9 f* V9 L* A| | ├──010：支付宝支付 + 正式环境部署、docker
3 v% H2 G, y7 N0 A  Y| | ├──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
( O  P5 u8 I% c| | ├──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
8 s% z, L. [$ t& ], || | ├──03：用户模块-登录、注册、邮件激活码
' D2 E4 K; P" W$ V( p| | ├──04：celery 短信注册 装饰器校验 类视图 用户模块-地址
" x% p( T" W- v3 v/ q! h| | ├──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
( r3 e/ e7 V, r% n9 {5 \| | ├──07：首页功能、列表页功能、详情功能
) ^* a) ^& r, G+ W| | ├──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
5 R, e- d4 f# k5 [; ?  u| ├──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
( j$ P6 Z+ X1 I| | ├──03：边界值、因果图、测试大纲法
* T# w+ \) P' A. p, A| | ├──04：场景法、用例编写、执行
6 }1 G& s4 n5 G! Q. p| | ├──05：测试报告、常用测试工具使用
' {6 z  Q3 r' U" y" A| | ├──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）
! ]3 O+ ^9 s* r5 D3 }" D| | └──08：自动化测试项目实战（二）
3 l, [  \2 }# l% P; Q| ├──17：MACHINE_LEARNING
| | ├──01：人工智能导论、科学计算库基础1
5 @* z% D4 j7 ~: I| | ├──02：科学计算库基础2
9 S4 ^$ U6 f% \0 X' l. R| | ├──03：人工智能领域详细介绍、线性回归
' s7 }/ p( ^5 ]( i! Z| | ├──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
' J4 P' h) }, m  O6 \) r5 i" p0 C2 T| | ├──06：朴素贝叶斯、模型评估与优化
7 d8 U' \! k. J3 N  {| | └──07：聚类
) c, v. s& O' x  F% l; W2 D% _$ [| ├──18：DEEP_LEARNING
| | └──01：深度学习基本理论
| ├──19：COMPUTER_VISION
9 r- V6 D. S. S' F$ O& _3 W% ?| | ├──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
9 j% F8 q3 I2 ?% q| | ├──08：YOLO3模型实现
| | └──09：OCR（光学字符识别）
3 M: z2 j% ~4 V1 g$ H| ├──20：CV_PROJECT
: v  d. G( O: q. f7 V) v| | ├──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
3 U" q+ d( Y. M% Q| ├──21：NATURAL_LANGUAGE_PROCESSING
| | ├──01：NLP概述及基本概念、朴素贝叶斯模型
. `$ _! h( @3 o| | ├──02：文本分类、文本离散表示、学习文本表示
3 C' A5 u" m* n. a+ T2 H| | ├──03：深度学习文本处理、文本分类
) `4 O7 D' D, {  d$ P; |- Y| | ├──04：循环神经网络、LSTM模型
( D% d2 |- v) i/ Q& o| | └──05：Bert模型
* X8 j5 ^3 i7 f( C& ?. q| ├──22：NLP_PROBJECT
* P- q  G* i* m/ J& ]: k; A8 p3 l| | └──01：【综合项目】利用NLP实现舆情分析
0 r6 C% P6 |: J% f0 W. W0 u! H| ├──23：PYTORCH
. d$ F& p, q# I2 }* M0 I! V1 u! o| | ├──01：PyTorch基础
+ ]* x& l* d4 X6 U+ M| | └──02：图像分割
; |$ d4 O. o" S9 [% R& U" ~, `| └──课件.zip 306.74M

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