人工智能培訓(xùn)課程大綱(編輯修改稿)
2025-07-13 21:09 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ：新經(jīng)資訊網(wǎng) Redis緩存、Git源代碼管理、常見web網(wǎng)站開發(fā)邏輯、前后端不分離模式、FlaskSession使用、圖片驗(yàn)證碼、容聯(lián)云短信驗(yàn)證碼、七牛云存儲(chǔ)、后臺(tái)新聞管理、Gunicorn+Nginx部署Django框架 Django框架介紹、Django模型、ORM及數(shù)據(jù)庫(kù)操作、視圖及模板、Django中間件、DjangoRESTframework項(xiàng)目：美多商城 購(gòu)物電商平臺(tái)項(xiàng)目編碼、前后端分離模式、RESTful接口開發(fā)、vue組件、MySQL讀寫分離、Django高級(jí)第三方模塊、FastDFS分布式文件系統(tǒng)、Celery異步操作、在線支付、Nginx+uWSGI部署第五階段：數(shù)據(jù)處理（20）5號(hào)老師爬蟲入門爬蟲相關(guān)工具、requests模塊、數(shù)據(jù)的提取方法、xpath語法、lxml模塊、多線程、多進(jìn)程爬蟲、線程池、協(xié)程池實(shí)現(xiàn)爬蟲 可掌握的核心能力：掌握爬蟲的工作原理和實(shí)現(xiàn)流程；掌握通用的反反爬的機(jī)制；掌握mongodb數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用；可使用基礎(chǔ)的模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；可使用主流的爬蟲框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；能夠自己造輪子實(shí)現(xiàn)爬蟲框架；掌握數(shù)據(jù)分析基本流程與步驟；掌握數(shù)據(jù)挖掘的一般過程。可解決的現(xiàn)實(shí)問題：能夠?qū)崿F(xiàn)定向抓取互聯(lián)網(wǎng)上的海量信息；能夠運(yùn)用爬蟲框架包括實(shí)現(xiàn)分布式爬蟲；能夠根據(jù)具體需求，實(shí)現(xiàn)定制的爬蟲框架；能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)需求挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。市場(chǎng)價(jià)值：具備互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的爬蟲開發(fā)能力，市場(chǎng)薪資普遍在1100025000爬蟲提高 selenium實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)抓取、常見的反爬措施、mongodb數(shù)據(jù)庫(kù)的基本使用、mongodb數(shù)據(jù)庫(kù)的高級(jí)查詢、mongodb的聚合操作、mongodb的索引和備份恢復(fù)、mongodb和python的交互、scrapy框架、scrapy_redis的分布式組件 電商廣告推薦系統(tǒng)項(xiàng)目用戶點(diǎn)擊流日志收集、用戶畫像建模、推薦對(duì)象畫像建模、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)離線計(jì)算平臺(tái)、推薦算法模型、協(xié)同過濾算法爬蟲框架開發(fā)框架的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、框架核心模塊的封裝、框架動(dòng)態(tài)模塊的加載、框架實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求去重、框架中使用線程池、協(xié)程池、框架分布式的實(shí)現(xiàn)、框架實(shí)現(xiàn)增量式爬蟲功能、框架實(shí)現(xiàn)斷點(diǎn)續(xù)爬功能項(xiàng)目蘇*商品數(shù)據(jù)爬蟲、當(dāng)*商品數(shù)據(jù)爬蟲、京*商品數(shù)據(jù)爬蟲、亞**商品數(shù)據(jù)爬蟲第六階段：人工智能（15） 數(shù)據(jù)挖掘科學(xué)計(jì)算numpy、pandas、數(shù)據(jù)可視化matpalotlib、金融數(shù)據(jù)的分析和處理可掌握的核心能力：掌握數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)工具使用；掌握數(shù)據(jù)挖掘處理數(shù)據(jù)方法；了解常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理；根據(jù)量化交易規(guī)則設(shè)計(jì)策略；掌握深度學(xué)習(xí)算法和框架；圖像識(shí)別、檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)?？山鉀Q的現(xiàn)實(shí)問題：從數(shù)據(jù)支持到策略開發(fā)；實(shí)現(xiàn)自動(dòng)交易策略；深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程；圖像識(shí)別、檢測(cè)任務(wù)。市場(chǎng)價(jià)值：具備可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析和挖掘，進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)建?；蛏疃葘W(xué)習(xí)訓(xùn)練，根據(jù)市場(chǎng)反饋數(shù)據(jù)看，薪資普遍在1500030000。機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程、監(jiān)督學(xué)習(xí)分類算法、監(jiān)督學(xué)習(xí)回歸算法、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、Scikitlearn使用、模型選擇與調(diào)優(yōu)項(xiàng)目：量化交易歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、股票數(shù)據(jù)指標(biāo)、多因子模型、量化交易策略、回測(cè)框架深度學(xué)習(xí) TensorFlow框架開發(fā)；TensorflowIO操作；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)；項(xiàng)目案例：驗(yàn)證碼識(shí)別圖像識(shí)別邊緣檢測(cè)；對(duì)象識(shí)別；特征點(diǎn)檢測(cè)；分類檢測(cè)訓(xùn)練語音識(shí)別 讀取音頻數(shù)據(jù)；語音特征提??；語音信號(hào)生成；語音識(shí)別器第七階段：面試強(qiáng)化自動(dòng)化運(yùn)維s
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