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！
5 G- [+ p6 Z4 C* i3 Y1 W+ I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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2024-5-5 11:33 上传

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, S7 F2 D; P& q* G( 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。
; A6 F9 S2 s* U& I& Z$ s' q二阶段报名官网：http://www.tzmcm.cn/shiti.html
2 v& U% e" K: k注：已报名一阶段的无需重复报名二阶段
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6 b3 t- ~" o9 Z详细介绍：
+ N; G" e: T  s& D+ u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。
5 k& S5 W, ]7 H' T1 A9 b6 ~$ k课程特点：
1 n" G: s9 y+ R. {7 P0 a7 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。
+ o: e1 v  d( M+ g2. 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。
" f8 o$ m3 I# h' w  Z      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：
' E; b- I; g3 \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。
! a. @+ {1 I! j# B3 N4. 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。
) @( [/ V! ^: O. D! {; {  S. z: ?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) i2 A" o9 Z1 h0 P9 ?- L# W3. 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。
) w7 l$ V5 X3 }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〗
6 x6 h& D3 m* Q5 a3 [8 R% ~4 o| ├──01：PYTHON_CORE
( x8 c2 [8 r1 _% x| | ├──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
. L& Q% |- m) ?$ C1 c% _( a| | ├──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
2 o5 E5 g3 W1 P" S6 J| | ├──05：字典：基础操作、内存分配、哈希算法、字典推导式、常用方法
( ~- S7 E6 ?# e" p: G1 ]| | ├──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
3 Q; P' y$ ^' ?) Q/ T! I  Q0 ~  {| | └──08：算法：经典基础算法、2048游戏核心算法
) b: k' [. m" f, {( E- d- G2 U| ├──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
- Q  X% g$ U8 ^( I/ y: Z| | ├──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
2 _7 h+ Z( t; s' E| | ├──03：lambda 表达式、集成操作框架
| | ├──04：闭包函数、python 装饰器
  h" R: d$ Y: F5 a6 Y2 X  q| | └──05：IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
| ├──04：PROJECT01
% r) R0 n" G- z| | ├──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
( `7 J5 H/ F$ Y, }# r: ~2 L| ├──05：LINUX
3 R' r+ t# R! j9 z0 l: f| | ├──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
; M& t/ r+ i) O- ^2 ]0 l# s, v| ├──06：DATA_MANAGEMENT
; B) P$ Y5 I( j' ~; u$ }- I| | ├──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
' S' L! E7 w& |3 v| | ├──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
/ A: P) l7 m- \| | ├──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、
. A8 Q: P! ~- l% S' @* X% Y6 N7 M& q| | ├──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
8 R# ?8 i6 i3 \| | ├──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
- s& @" {2 D0 ]8 _+ d- N9 || | ├──03：进程基础、multiprocessing进程模块、僵尸进程处理
. O6 Z0 ]7 Y# F6 z# h* @( @. K| | ├──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
, c0 J* V4 l5 {4 C4 v& U| | └──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
1 c2 K( V# K+ J) c& S6 Q| | └──03：HTTPServer 框架模型
3 S5 b. s7 \* z2 T+ A| ├──09：WEB_PRODUCTION
/ h: j' C7 F' a/ j1 J, N: Z1 {| | ├──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
2 F* O: |9 a4 j| | └──03：浮动定位、其他定位方式、显示效果、列表属性、过渡属性
& E: r' l; t/ q5 t& I) {| ├──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
" h6 x( G2 U  \5 o1 j; g| | ├──02：运算符、流程控制、分支结构、循环结构、函数、数组
2 K2 Q8 \: E8 L  B1 e! _# W  J| | ├──03：String、其他内置对象、BOM、DOM、JS事件
7 Y- x0 V% S6 z0 Z6 v+ }| | └──04：jQuery介绍、jQuery选择器、jQuery操作DOM、jQuery-事件
$ [$ H+ o. h1 [  E9 H| ├──11：PROJECT03
: O4 U; h; p) Z. q, i, d! f% y' ?| | └──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
2 N# x& L7 O& K5 ^7 D| | ├──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
: n# p: p0 w  c* G$ V( X. y3 `$ Z5 Y| | ├──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
8 e2 }# O1 O8 K- y' {' V| | ├──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
2 X6 A" A, F, E4 X7 O" ^! Q| | ├──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
& g. g- S: x* z2 f! i9 A$ p| | ├──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
( [- _, C  Z7 P8 j/ p# A- `| | └──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
( L  |, ?% z0 i+ T| | ├──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
8 i$ Q; D. R" g* p| | ├──02：Redis主从配置、持久化aof和rdb、哨兵模式、分布式锁
  s' C' m; ?! X! C* S* z( b| | └──03：位图操作 、hash、set、zset，Redis发布订阅
, G  @, ]! V8 P7 X| ├──14：AJAX
5 ]! o. P1 O2 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
) p8 @3 U+ D0 D' T9 o| ├──15：PROJECT
5 r0 s) K3 N5 M7 Y| | ├──010：支付宝支付 + 正式环境部署、docker
! n: {" f" f# T% t. w) y8 x6 \# b| | ├──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
/ ^& l' t+ x# T5 O2 l; h2 A4 A| | ├──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
6 O+ ]" U( X# r% E2 l6 j; E| | ├──06：数据库范式和反范式、SKU和SPU介绍、商品模块表设计
* I+ @# P! ]" ]+ J/ I. K| | ├──07：首页功能、列表页功能、详情功能
| | ├──08：ES查询、django与ES结合
2 e. n, P) {3 x* [2 v| | └──09：订单模块-订单设计、生成订单、查询订单
2 G$ ~6 O6 g5 }8 h" ~6 [, F| ├──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
0 w5 u# O/ \- l3 `( w| | ├──03：边界值、因果图、测试大纲法
| | ├──04：场景法、用例编写、执行
, U6 h+ ]  U2 f% U# B7 a- x3 \| | ├──05：测试报告、常用测试工具使用
6 t) T  g9 e- H( O3 W| | ├──06：Selenium概述、安装、基本使用、元素定位方法
& K5 z0 _5 z1 r  n) ^2 a| | ├──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
: l" l# x. e' P+ B8 A+ y$ {& W" {| | ├──02：科学计算库基础2
2 \% h! g9 u# X4 J3 B- g/ d5 u) e| | ├──03：人工智能领域详细介绍、线性回归
9 k9 g! c5 Q9 h- B7 I| | ├──04：多项式回归、决策树回归、集成学习
* ?( H# ^% |. V" I0 y| | ├──05：逻辑回归、决策树回归、支持向量机
) X% Z, q; n$ ]) ~) i: ~| | ├──06：朴素贝叶斯、模型评估与优化
! J; I5 U# }1 {| | └──07：聚类
: `, g; |4 r7 H) T| ├──18：DEEP_LEARNING
| | └──01：深度学习基本理论
( k* j) `4 c, ~" K9 L2 g| ├──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
6 H3 {: Z9 I4 A& h2 k| | ├──02：OpenCV图像预处理技术
! @2 t8 R+ k, G9 k( T( Q| | ├──03：Tensorflow基础
| | ├──04：Tensorflow图像分类
  R$ p5 x+ _+ j| | ├──05：PaddlePaddle基础
$ G/ {: Q( c, v* W| | ├──06：PaddlePaddle图像分类
| | ├──07：目标检测基本理论、图像标注工具
( ?0 k' D0 u# ~/ o: g$ D| | ├──08：YOLO3模型实现
" c: ~7 _# s* G' b' a. `( v| | └──09：OCR（光学字符识别）
( U6 u5 C$ u" n& C. o  r/ y4 R| ├──20：CV_PROJECT
| | ├──01：【项目实践】胶囊质量检测、集成电路质量检测
. p1 m& h# u- x" H( Y; l2 _6 a, V| | └──02：【项目实践】工业瓷砖质量检测系统、轨道交叉点检测
8 p4 `' d' P. G3 S| ├──21：NATURAL_LANGUAGE_PROCESSING
: `% a! j9 j" M1 }  g8 n/ {& R: Z6 D9 a' ~| | ├──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
0 y( L1 `5 r& {: C0 ]) U& I9 C- G' ^| | ├──04：循环神经网络、LSTM模型
$ M6 n5 P& Q" v% Q' f- `1 F& l6 H| | └──05：Bert模型
| ├──22：NLP_PROBJECT
| | └──01：【综合项目】利用NLP实现舆情分析
| ├──23：PYTORCH
5 V; ], X, @2 b% e- D| | ├──01：PyTorch基础
| | └──02：图像分割
| └──课件.zip 306.74M
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