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    广州python人工智能培训

    广州python人工智能培训
    2020-11-09发布,次浏览 收藏 置顶 举报
广州python人工智能培训
  • 地址区域:海珠
  • 上课班制:白天班
  • 课程类型:小班
  • 授课时间:2至6个月
  • 授课对象:所有人群
  • 网报价格:电询    课程原价:电询
  • 咨询热线:159-0741-2407
  • 预约试听 QQ咨询
  • 课程详情
课程详情
Python 是一种通用的脚本开发语言,比其他编程语言更加简单、易学,其面向对象特性甚至比 Java、C#、.NET 更加,因此非常适合开发。Python 在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均处于地位。
Python 有哪些优势?
简单
Python 是一种代表简单主义思想的语言
开发效率高
Python 的开发效率高,是 Python 的主要优势
易学
因为 Python 有极其简单的说明文档,因此 Python 极其容易上手
应用领域广
Python 在 Web 开发、服务软件开发等多方面也都有着广泛的应用,并具有突出优势
达内 Python 人工智能课程特色
01起点高
从 Python 起步,起步就瞄准人工智能
02技术热
紧跟 Python 及大数据、人工智能技术
03定位准
课程取材于企业一线的真实需求 , 符合企业对热门技术的需求
04前景广
物联网 / 云计算 / 大数据…越来越多的行业都需要人工智能
四大课程阶段,边学边练
阶段
Python 软件开发基础。项目实战:2048 游戏设计、学生信息管理系统、飞机大战
第二阶段
Python 高级编程。项目实战:完成 http 服务器项目、爬虫项目、学生信息管理系统网络版、聊天软件开发
第三阶段
Python全栈式WEB工程师。项目实战:完成东方财富智能云系统的数据获取、显示、账号管理、虚拟交易功能
第四阶段
Python 爬虫工程师、大数据分析工程师、人工智能工程师。项目实战:完成东方财富智能云系统全部功能开发、整合等工作
Python+ 人工智能软件工程师课程安排
1.Linux 操作系统
课程内容:
计算机核心架构、小系统,未 来趋势,程序的本质,进制,操作系统、编程语言
实训目标:
掌握计算机的构成、工作原理,熟悉操作系统和编程语言,能够熟练的使用计算机和理解二进制言
课程内容:
文件和目录、文件属性修改命令、查找与检索命令、文件比较、打包压缩、进程管理、用户管理、网络管理、ftp、ssh、samba服务、编辑工具
实训目标:
熟练掌握 Linux 常用命令和编辑工具,能够动手完成文件 / 目录的多种操作,能够编辑文本文件Python 基础语法
Python基础语法
课程内容:
Python 语 言 特 点、 应 用 领 域 ;Python IDE、Python 版本、基本命令基础数据类型、变量、基本输入输出、表达式与运算符、流程控制、Python 字符串,访问字符串中的值、字符串更新、转义字符、字符串运算符、字符串格式化、三引号(triple quotes)、Unicode 字符串、字符串操作Pythonpass语句 、 Python Number(数字)、 列表、元组、Python字典、Python 函数、全局变量 & 局部变量、常用函数
实训目标:
熟练掌握 Python 开发环境命令,能够自己动手建立Python 开发环境,熟练掌握 Python 字符串类型的属性和操作,能够熟练使用 Python 完成字符串的各种操作熟练掌握 Python 控制语句、标准输入、输出系统操作熟练掌握 Python 内建数据类型 :列表、元祖、字典、集合的属性和应用方法熟练掌握 Python 函数的使用、编写方法,可以熟练进行模块化编程
Python 函数高级
课程内容:
作用域、lambda、函数 式 编程、递归函数
实训目标:
熟练掌握高级函数编程(递归原理、递归函数编写、lambda 表达式),理解作用域
Python 模块、包
课程内容:
模块概念、模块的安装、模块的搜索路径、命名空间和作用域、模块制作、包开发、随机模块、数学模块、错误处理、调试、单元测试、文档测试
实训目标:
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python 中的包Python 异常 异常概念、捕获异常、异常的参数、触发异常、抛出自定义异常、迭代器、生成器理解异常、掌握 Python 异常的使用,能够软件开发中熟练使用异常,掌握迭代器、生成器
Python 文件操作
课程内容:
文件系统 , Linux 文件系统,终端输入和输出、打开和关闭、读写、目录操作、字节类型
实训目标:
熟练掌握 Linux 文件操作及 Python 文件操作方法,能够使用Python 创建文件、访问、删除文件
Python 时间和日历
课程内容:
时间元组、获取格式化的时间、格式化日期、获取某月日历、Time 模块、日历模块
课程内容:
掌握 Python 时间、日期使用方法、技巧,能够编写具有时间、日期功能的软件
Python 面向对象编程
课程内容:
面向对象程序设计、类和对象、创建类、创建实力对象、访问属性、Python 内置类属性、Python对象的销毁、类的继承、多态、类的属性与方法、静态方法和类方法
实训目标:
理解面向对象、掌握 Python 面向对象的软件开发方法、能够使用 Python 面向对象方法开发软件
Python 系统编程
课程内容:
os 模块、时间元组、获取格式化的时间、格式化日期、获取某月日历、Time 模块、日历模块
实训目标:
掌握 Python 的 os 模块、时间、日期使用方法、技巧,能够编写具有时间、日期功能的软件
16:00—16:30
内务整理:叠衣服比赛
培训收益:
1、培养严格的纪律意识
2、培养学生严谨、做事认真、对事情负责到底的担当精神,戒除学生马虎应付的生活作风
3、培养学生自理能力
阶段项目实战
课程内容:
2048 游戏设计、学生信息管理系统、飞机 大战(三选一)
实训目标:
分析项目需求,理解项目的算法,熟练掌握Python语言精髓
2.Python 高级编程 
关系型数据库
课程内容:
数据库介绍、MySql 介绍、Sql 语句 :Select 语句、单行函数、多表查询、选择语句、表操作、数据库
实训目标:
掌握关系数据库 MySql 使用与软件开发方法,能够自己建立数据库,表,并进行基本数据库操作
Python 多进程、多线程
课程内容:
多进程、进程间通信、多线程、多核 CPU编程、进程 vs 线程、分布式进程、线程池、异步IO
实训目标:
理解多进程、多线程概念,掌握 Python 多进程、多线程软件开发方法,能开发多进程、多线程软件
Python 网络编程
课程内容:
网络编程基础、Socket、socket(函数)、Socket 对象(内建)方法、TCP/UDP、HTTP协议、HTTP 服务器、 邮件收发、SocketServer
实训目标:
理解网络的基本原理,掌握 Python 网络开发的方法,能够完成 TCP/UDP 服务端客户端软件开发 http服务器,开发邮件收发软件非关系型数据库 MongoDB 开发、Redis 开发掌握非关系数据库 MongoDB 的使用,掌握Redis开发。
Python 正则表达式
课程内容:
正则表达式 , 正则表达式模式 ,Python re 模块, 检索和替换、正则表达式实例
实训目标:
掌握正则表达式的概念,熟悉 Python 正则表达式模块,能够使用 Python re 模块进行程序设计阶段项目实战 Http 服务器、爬虫项目、学生信息管理系统网络版、聊天文件传输软件完成 http 服务器项目、爬虫项目、学生信息管理系
阶段项目实战
课程内容:
Http服务器、爬虫项目、学生信息管理系统网络版、聊天文件传输软件
实训目标:
完成 http 服务器项目、爬虫项目、学生信息管理系统
3.Python 全栈式 WEB 工程师 
WEB 前端软件开发技术
课程内容:
HTML5 基础 :HTML、文本处理、图像和超链接、表格、表单处理CSS3 基础 :CSS 语法、框模型、文本格式化、表格、过滤、定位、显示、列表、转换JavaScript 核心:JavaScript 基础、数组、String、外部对象、DOM、节点操作、事件Jquery :Jquery 选择器、DOM 操作、事件处理、动画
实训目标:
掌握前端软件开发的核心技术、能够完成前端软件的开发,并和后端结合,熟练掌握使用 Python 进行全站 WEB 开发的技巧。
Python WEB 后端软件开发技术
课程内容:
Django 框架开发:框架、视图、模板系统、数据访问、表单、AdminPython CGI、uWSGI 部署、RESTful 接口开发
实训目标:
掌握后端开发的核心技术,能够完成后端软件开发,深入理解 Python 开发后端的精髓。
Ajax
课程内容:
Ajax、JSON、使用 JSON 进行数据交换、Jquery 对 Ajax 的支持、跨域访问
实训目标:
掌握 Ajax 和 JSON 开发、使用方法,熟练进行编程
Python 服务端软件开发技术 2
课程内容:
Tornado 基础、Tornado 系统、路由、视图、Tornado 异步处理机制、数据访问、安全应用、Python 编码
实训目标:
掌握使用 Tornado 进行项目开发
阶段项目实战
课程内容:
实现 “东方财富智能云系统”前、后端功能开发
实训目标:

完成东方财富智能云系统的数据获取、显示、账号管理、虚拟交易功能。

python人工智能培训

4.Python 爬虫工程师、大数据分析工程师、人工智能工程师 
Python 爬虫工程师
课程内容:
高级爬虫 :爬虫原理与数据抓取、动态爬虫、scrapy 框架、分布式爬虫
实训目标:
理解爬虫的作用,掌握爬虫的原理、技术,能够使用Python 熟练编写爬虫软件
大数据分析技术
课程内容:
NumPy 开发环境、 数组对象、 多维数组、索引与切片、组合数组、分割数组、NumPy 通用函数 :读取 CSV 文件、算数平均值、加权平均值、统计学概念
实训目标:
掌握向量运算、数组、通用函数,能够实现多种形式的数据分析,完成自动 / 手动方式计算股票的算数平均价格、成交量加权平均价格 (VWAP)、时间加权平均价格 (TWAP)、价格幅度、简单收益率和对数收益率等
课程内容:
针对时间的数据分析、数组的卷积运算、线性模型、ndarray 对象的方法、NumPy的便捷函数、多项式拟合、符号数组、矢量化、数据平滑
实训目标:
掌握针对时间的数据分析方法,完成计算股票价格的平均真实波幅 (ATR);学习卷积,完成绘制移动平均线(SMA/EMA)、绘制布林带(SBB/EBB);使用线性模型进行次日股价、通过线性拟合绘制股票价格趋势线;通过多项式拟合完成模拟交易过程、利用汉宁窗平滑两只股票的收益率
课程内容:
矩阵与函数对象、NumPy 的模块 :线性代数模块、傅里叶变换模块 (fft) 、 随机数模块 (random),NumPy 的专用函数:排序和查找 "
实训目标:
通过对矩阵和函数对象的学习,实现多种运算和曲线绘制(利萨茹曲线)、信号发生器(方波、锯齿波、三角波),学习矩阵运算和解线性方程、学习傅里叶变换模块 (fft) 实现滤波器,通过随机数模块验证正态分布随机数的理论符合性、验证对数正态分布随机数的理论符合性,学习数据的排序与查找方法。
课程内容:
NumPy 的专用函数 :金融计算、 窗函数、科学计算、断言和单元测试、 基于matplotlib 的数据可视化:简单绘图、子坐标图、定制绘图、直方图、对数坐标图、散点图、着色、图例和注释
实训目标:
通过学习金融计算(fv、pv、npv、irr、pmt、rate、nper),掌握相关概念和计算代码的编写,使用窗函数实现在时间域和频率域绘制窗函数曲线、绘制经不同窗函数平滑后的移动平均线 ;学习科学计算,实现绘制贝塞尔函数曲线、绘制一维及二维辛克函数曲线;学习 matplotlib 实现数据可视化,实现多种绘图,绘制股价 K 线图,股价分布直方图,绘制散点图等。matplotlib 的数据可视化:三维绘图等
课程内容:
高线图、制作动画、基于 scipy 的科学计算、基于pygame的游戏与人工智能
实训目标:
掌握三维绘图、绘制三维线框图、三维表面图、等高线图,显示动画 ;学习 scipy 的科学计算,实现读取atlab 数据文件 ;掌握统计算法、信号处理,实现绘制趋势线、实现基于傅里叶变换的信号滤波、实现小二乘法的曲线拟合 ;积分部分掌握高斯积分、线性插值和三次插值 ;多媒体部分实现图像、音频处理;通过 Pygame 实现模拟游戏,OpenGL 3D 开源库实现绘图
人工智能,机器学习,深度学习技术
课程内容:
监督学习
实训目标:
数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归、估算房价、共享单车需求分布
课程内容:
分类器
实训目标:
简单分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、训练集和测试集、交叉验证、混淆矩阵、性能报告、评估汽车质量、验证曲线、学习曲线、估算收入阶层
课程内容:
预测建模
实训目标:
基于 SVM 的线性分类器、基于 SVM 的非线性分类器、类型数不平衡问题、置信度、优超参数、事件预测器、估算交通流量
课程内容:
无监督学习
实训目标:
基于 k-means 算法的数据聚类、基于量化矢量的图像压缩、均值漂移聚类模型、基于凝聚层聚类的数据分组、聚类算法评价、基于 DBSCAN 算法的集群数自动估算、股票数据模式、客户细分模型
课程内容:
引擎
实训目标:
数据处理函数包、机器学习流水线、寻找近邻、KNN 分类器、KNN 回归器、欧式距离分数、皮尔逊相关系数、相似用户、电影
课程内容:
文本分析
实训目标:
基于标记解析的数据预处理、词干提取、基于词形还原法的文本形式还原、基于分块法的文本划分、词袋模型、文本分类器、性别识别、情感分析、基于主题建模的文本模式识别
课程内容:
语音识别
实训目标:
读取绘制音频数据、时间域到频率域、音频信号生成、音乐合成、频域特征提取、隐马尔科夫模型、语音识别器
课程内容:
时间序列
实训目标:
时序转换、时序切分、时序操作、时序统计、隐马尔科夫模型、条件随机场、基于隐马尔科夫模型的股票数据分析
课程内容:
图像分析
实训目标:
OpenCV-Python、边缘检测、直方图均化、棱角检测、SIFT 特征点检测、Star 特征检测器、基于视觉码本和量化向量的特征创建、基于极端随机森林的图像分类器训练、对象识别器
课程内容:
时间序列
实训目标:
时序转换、时序切分、时序操作、时序统计、隐马尔科夫模型、条件随机场、基于隐马尔科夫模型的股票数据分析
课程内容:
人脸识别
实训目标:
视频采集和处理、基于 Haar 级联的人脸识别器、眼鼻检测器、主成分分析、核主成分分析、盲源分离、基于局部二值直方图的人脸识别器
课程内容:
深度神经网络
实训目标:
感知器、单层神经网络、深度神经网络、向量量化器、递归神经网络、字符可视化、光学字符识别器
课程内容:
高级可视化
实训目标:
3D 散点图、气泡图、动态气泡图、饼图、日期格式、直方图、热力图、动态模拟
设计模式与算法【扩展视频】
课程内容:
工厂模式、单例模式、栈和队列数据结构的 Python 实现、Python 实现链表、归并、、二叉树、哈希、基本排序查找算法(冒泡排序、选择排序,顺序查找、二分查找)
实训目标:
掌握基本设计模式、常用算法
软件工程【扩展视频】
课程内容:
Linux 操作系统原理、Linux Shell 编程、Python 系统编程、Python 工程项目管理、Git、Pydoc/Markdown、软件测试调优、安全编码、微信公众号开发
实训目标:
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
Python GUI【扩展视频】
课程内容:
Tkinter 编程、Tkinter 组件 掌握 Python 图形界面编程,掌握界面的各种事件的想要方法,能够完成带界面的软件开发
课程内容:
掌握 Python 时间、日期使用方法、技巧,能够编写具有时间、日期功能的软件
阶段项目实战
课程内容:
完成东方财富智能云平台,数据分析,智能虚拟交易功能
实训目标:
完成东方财富智能云系统全部功能开发、整合、测试、部署工作


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