2022年达内教育python人工智能视频教程资源

普大帝

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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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. u0 b& J0 C+ K/ W8 A. w 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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" U6 L5 b  ^- T1 _二阶段报名官网：http://www.tzmcm.cn/shiti.html
, L. H! U* B. d8 z* S0 y) l注：已报名一阶段的无需重复报名二阶段
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详细介绍：
7 s9 m% y1 r: ~. c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 a' i* P+ \% m2 x) w+ }+ z# @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。
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。
- z' v& N4 M7 H+ `0 s3. 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。
+ E3 F. X( j/ d9 l2 _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。
: m# `! [0 Z8 p- \' ^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。
      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。
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。
2 v& `" C5 Y; o3 y: E  u( T) v4 D3. 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。
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。
: U0 k: {8 Q+ J0 B1 U! @: V2. 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。
% `+ o9 H- [) p  @! N) d3. 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。
" g( f$ Y9 H& B+ D4. 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 b  W! z: X" l7 ~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。
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〖课程目录〗
0 G! `3 I  N) Y- G) X% T+ H  N- ~( R| ├──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
& l" f. e. r$ E| | ├──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
| | ├──05：字典：基础操作、内存分配、哈希算法、字典推导式、常用方法
+ U/ _6 e+ l! S$ Q' O| | ├──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
2 X6 _5 R. Y4 h, w% U" L; M$ O| | ├──01：OOP：对象和类、实例成员、类成员、静态方法、内存分配
! ?' P/ P; {% b/ M2 R( a1 G| | ├──02：多继承、内建函数重写、运算符重载、PEP8编码规范
- f2 o; d& C  E/ e6 q! d  f| | ├──03：OOA
| | └──04：“天龙八部”游戏技能系统框架设计
6 Q8 G" G' F1 p; V| ├──03：PYTHON_ADVANCED
) ~- @- g+ A: D| | ├──01：Python 程序结构、模块、包、异常处理
7 U) h  U% Y- X  M' V$ C) T) P& T5 D| | ├──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
6 K8 ~0 B7 S6 Y6 A* Y: ^| | └──05：IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
/ Q4 ~5 @$ X% w. w" }| ├──04：PROJECT01
| | ├──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
6 P3 {5 k# h' j7 l- }9 j| ├──05：LINUX
- O$ k, |2 v- f; w) }| | ├──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
3 H# m" f" ?1 n* \| ├──06：DATA_MANAGEMENT
| | ├──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
. l" V% h  X& h5 Y( Z# U| | ├──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
; a8 X" U. c5 P| | ├──04：alter语句，时间日期处理、高级查询，聚合操作，索引操作
9 a( g7 U+ B* k+ h; ?% s) b# e4 j| | ├──05：外键处理，表外键关联设计、关联查询、
8 O( _: h0 }, ]0 I! {3 N7 ^  C| | ├──06：视图，存储过程和函数，事务控制，数据库范式，数据库引擎
7 g' Q/ y5 S* i, ?# T1 }  M| | └──07：mysql优化、数据库备份，用户和权限管理、pymysql模块使用
| ├──07：CONCURRENT_NETWORK
: m* x* b# `  N' H1 {. s3 @8 d| | ├──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
| | ├──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
- r7 U6 ?8 Z5 c# |" a; D| | ├──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
| | ├──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
2 o, e+ U0 X9 U, R& z! M7 r| | └──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
3 [, b0 m+ {0 j0 _| | ├──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
  p! n0 p# f! K* W% D| | ├──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
! @8 q; Q- I; T+ \| | └──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
| | ├──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
| | ├──02：运算符、流程控制、分支结构、循环结构、函数、数组
. T& N) M) y- G" v8 X& D| | ├──03：String、其他内置对象、BOM、DOM、JS事件
/ j1 F6 [7 s$ c. A9 E2 r: C0 g5 h$ ~: ?| | └──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
' E5 {& i3 e3 C0 W8 B: b5 K| | ├──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
8 v5 F; M; X+ ^3 W; N4 ]: c& G| | ├──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
, L* l0 s0 Y9 N5 t* W+ d| | ├──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
) e; f6 e  P6 W4 m| | ├──06：cookie 和 session 、云笔记项目
. y4 O1 H; N# y0 `( b| | ├──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
) d5 `0 b+ J, r3 k1 z2 || ├──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 _! G3 X8 F* X" \( w| ├──14：AJAX
+ V: P4 b5 G5 j8 G# G: U: B| | └──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
8 V" ], @; z0 r+ W9 y9 }| ├──15：PROJECT
2 `! A- D% e* X7 Y( I! g, _| | ├──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
| | ├──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
3 j) C# F, A4 H  W" o6 T) U% c| | ├──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
! d/ X  x. ?" r4 H| | ├──07：首页功能、列表页功能、详情功能
| | ├──08：ES查询、django与ES结合
* ]" Q* p3 e: S5 y3 G% R' W; Q| | └──09：订单模块-订单设计、生成订单、查询订单
7 C( G- g1 c6 c| ├──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 d( d! p( o- @9 M+ t* L0 G; a3 c| | ├──03：边界值、因果图、测试大纲法
1 X+ x8 h. e- I$ Y0 h) R" U& O| | ├──04：场景法、用例编写、执行
6 }3 Q7 h9 o9 g1 J8 M| | ├──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
( }# h# X& K0 c4 t( q| | ├──07：自动化测试项目实战（一）
| | └──08：自动化测试项目实战（二）
, c3 K% r. g; o6 W| ├──17：MACHINE_LEARNING
, y7 }$ X- G2 u4 g6 S6 g| | ├──01：人工智能导论、科学计算库基础1
% r0 C7 M- f5 m% D2 E, ]# A| | ├──02：科学计算库基础2
| | ├──03：人工智能领域详细介绍、线性回归
6 o- L; j: ^) d| | ├──04：多项式回归、决策树回归、集成学习
; I1 Q$ t4 B+ r5 N# c| | ├──05：逻辑回归、决策树回归、支持向量机
| | ├──06：朴素贝叶斯、模型评估与优化
9 Z/ o  n+ k+ J! m; S& Y| | └──07：聚类
| ├──18：DEEP_LEARNING
| | └──01：深度学习基本理论
! \+ U: P3 ^9 X5 w| ├──19：COMPUTER_VISION
| | ├──010：人脸检测与人脸识别
5 e" X5 V* W" y0 O- t* J| | ├──01：计算机图像基本理论、图像形态变换、图像色彩变换
7 C% P6 Z4 x" j& `: J| | ├──02：OpenCV图像预处理技术
| | ├──03：Tensorflow基础
7 M$ h- |4 n5 M  ], p5 j| | ├──04：Tensorflow图像分类
| | ├──05：PaddlePaddle基础
- ~8 e0 d" t0 D7 N7 O+ D| | ├──06：PaddlePaddle图像分类
| | ├──07：目标检测基本理论、图像标注工具
7 m2 K: y% t  D- M% j; U| | ├──08：YOLO3模型实现
, e: J; {( c! X2 `| | └──09：OCR（光学字符识别）
| ├──20：CV_PROJECT
7 Q: Y1 |  b% v9 _# n( g| | ├──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
| ├──21：NATURAL_LANGUAGE_PROCESSING
| | ├──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
; a; D/ L0 F7 o6 i% X+ L$ s, g| | ├──03：深度学习文本处理、文本分类
' v7 j; G  Z3 P, V| | ├──04：循环神经网络、LSTM模型
( i5 T5 g* i5 N# [7 J7 q| | └──05：Bert模型
* P, e* L% L' O; }& T* s  c7 s| ├──22：NLP_PROBJECT
0 P" F+ [1 o$ W! N$ l* c, \| | └──01：【综合项目】利用NLP实现舆情分析
' {/ W" s$ c: X# U| ├──23：PYTORCH
. \- c! a( m6 `6 q' p8 I0 A  y' D| | ├──01：PyTorch基础
| | └──02：图像分割
| └──课件.zip 306.74M

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