上海人工智能培训班--人工智能培训,在线灵活学习+完备课程体系,全程监督辅导+项目实战案例,业界专家认可+企业证书认证,适用人群:对Python,机器学习,深度学习,人工智能感兴趣的学习者.
简单易学
学习Python不需要有其他的知识背景，Python语法的简洁性，零基础也可以学，是非常适合新手入门的语言。
*薪资高
因为Python生产效率高，最近两年开始在国内火起来，企业高薪聘请Python工程师。毕业后平均薪资可达到9200元。最低薪资也在8000元左右。*一年之后，年薪可以达到15万元以上。
开发效率高
完成同一个功能，Python的编码量大大少于其他编程语言，可以极大的提高程序员的开发效率，告别苦逼的加班。
竞争压力小
目前市场上会Python的程序员少之又少，大学教育不教授Python编程，招聘岗位多。
风口来了
Python在数据分析和人工智能等互联网领域，正如鱼得水般快速发展，选择比努力更重要。
大学/高中刚毕业，迷茫群体，看不到未来的职业方向，期待学一门有前景的技术。
跨专业转行
非计算机专业迫切要转行群体，期待学一门靠谱、有前景、容易入门的技术。
无基础 逻辑思维能力强
逻辑思维能力很强，想通过学习一门技术来获得高薪*。
数字/统计学/物理专业
学过数学、大数据收集或分析、统计学、物理学等，是这门课的合适人选。
传统运维转开发
如果你之前从事的是运维*，遇到瓶颈想转开发岗位，那么Python将帮助你成功转型。
转型做Web全栈开发
如果你未来职业生涯致力于做Web全栈开发人才，Python会带你成功转型。
课程内容完全贴合 行业需求和发展趋势
1掌握Python基础编程语法
2.建立起编程思维和面向对象思想
主要内容：
1.Python基础语法；2在程序中表示事物；3.在程序中操作事物；4.给程序添加逻辑；5.模块化开发；6.面向过程编程思想；7.面向对象编程思想；8.常用算法实现；9.异常处理
项目案例：
1.猜拳游戏；2.2048算法类游戏；3.通讯录日程表
1. Python多平台迁移；2. Python常用第三方库；3.文件处理与持久化； 4.掌握网络编程协议，实现网络间点对点通信
主要内容：
1.Python多平台迁移；2.Python常用第三方库；3.文件处理与持久化；4.数据库编程；5.多线程编程；6.网络编程；7.系统编程； ；8.聊天服务器开发；9.线性代数基础
项目案例：
1.文件相关操作及；2.文件批量改名； 3.学生管理系统(文件版)；
1.关系型数据库表的设计
2.数据库增删改查
3.SQL结构化查询语言
4.Python数据库操作的库
主要内容：
1.Python多平台迁移；2.Python常用第方库；3.文件处理与持久化；4.Mysql数据库；5.MongoDB数据库； 6.Redis数据库；7.多线程编程； 8.网络编程； 9.系统编程；10.聊天服务器开发
项目案例：
1.搭建min-web服务器；2.Web框架一个 人博客
1.根据UI设计制作前端页面
2.PC端和移动端页面特效开发
3.前端页面性能优化
主要内容：
1.Html； 2.CSS； 3.PC端开发实战流程；4.Htm15和CSS3；5.JavaScript编程； 6.DOM操作；7.JQuery
项目案例：
1.企业级网站开发；2.个人站搭建
1.根据产品原型图开发网站
2根据业务流程图开发网站后台
3.根据Web框架设计，开发数据库
4.缓存服务器的操作和设计
5.异步任务的实现
主要内容：
1.Linux服务器配置；2.Python Flask开发；3.Python Django开发；4.RESTful接口开发；5.数据化项目开发； 6.中间件开发；7.测试动开发；8.网站部署与管理
项目案例：
1.新经资讯网；2.电商平台综合实例
1.掌握爬虫的*原理和设计思想
2.掌握反爬虫机制
3.掌握分布式数据采集
主要内容：
1.爬虫*原理；2.北京房价数据爬取；3.分布式数据采集；；4.定向抓取互联网中指定的信息；5.制定爬虫采集系统； 6.反爬虫机制
项目案例：
1.股票数据定向爬虫； 2.分析豆瓣中最新电影的影评；3.爬取招聘网站并进行分析
1.掌握数据挖掘基础工具的使用
2.掌握数据挖掘处理数据的方法
3.深入分布式文件系统HDFS
4.理解分布式资源管理框架Yarn
5.精通分布式计算框架Spark
主要内容：
1.数据探索；2.数据处理； 3.数据统计方法；4.数据挖掘与建模；5.模型评价与分析； 6.数据可视化；7.Hadoop- Spark；8.金融数据量化分析；9.水色图像水质评介；10.房价预测
项目案例：
1.智能金融交易平台；2.自动量化交易平台
1.机器学习的基本概念
2.常见流派及几大要素介绍
3.分类、聚类、回归、神经网络
4.常用库scikit-learn介绍
5.图像识别、检测的实现
主要内容：
1.机器学习sklearn ；2.逻辑回归；3.TensorFlow框架； 4.朴素贝叶斯； 5.支持向量机 ；6.K-means算法； 7.决策树； 8.CNN-人脸识别；9.RNN-语言建模； 10.猫狗大战
项目案例：
1.从数据支持到策略开发；2.深度学习模型的训练过程；3.图像识别、检测任务；4.机器写小说
