人工智能python课程是什么
就业班课程大纲
课程阶段
主讲内容
技术要点
学习目标
Python高级
Linux系统使用
CentOS操作系统介绍与使用、Linux命令使用、Linux命令选项的使用、远程登录和远程拷贝、vi编辑器使用、CentOS软件安装和软件卸载
可掌握的核心能力：
1.能够熟练使用Linux操作系统；
2.掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信；
3.掌握程序设计开发中多任务实现方式；
4.能够熟练掌握MySQL操作相关技术,熟练编写各种数据库操作SQL语句,并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；
5.掌握Python中的re模块的使用,能够实现对字符串进行复杂模式匹配；
6.掌握Web服务器的工作流程,以及Web框架的实现原理。
可解决的现实问题：
基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
市场价值:
熟练掌握Python技术和常见网络协议,可满足企业开发的初级需求,。
多任务编程
多任务介绍、进程的使用、线程的使用、线程同步与互斥锁、死锁介绍
网络编程
IP地址的介绍、端口和端口号的介绍、socket的介绍、基于TCP通信程序开发
HTTP协议，静态Web服务器
HTTP协议介绍、HTTP通讯过程、curl命令使用、urllib与requests模块使用
MySQL数据库
SQL编程，使用「员工管理系统案例」，强化SQL，SQL应用场景剖析
高级语法、正则表达式
闭包、装饰器、迭代器、深浅拷贝、回收机制
HTML+CSS+JS+Jquery
HTML概述及基本结构、HTML标签介绍、CSS载入方式、CSS属性入门、JavaScript语法介绍、jQuery介绍、JSON、AJAX
Mini-Web服务器
Web框架和Web服务器的关系介绍、模板替换、黑马阅读案例、路由列表、ajax请求数据渲染个人中心页面、logging日志的使用
Web-Django框架
与项目
Django框架
Git源代码管理、Redis缓存、VUE介绍、Vue基本语法、ES6语法、VUE生命周期、Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库操作、视图及模板、Django中间件
可掌握的核心能力：
1、掌握PythonWeb主流框架-Django的使用；
2、可根据Web框架设计，开发对应的数据库；
3、可根据业务流程图，开发Web网站的前后台业务。
可解决的现实问题：
1、能够开发主流Web网站，并掌握常见的技术要点；
2、根据实际问题设计出相应数据库表。
市场价值：
Web全栈工程师，独立开发前端和后端业务。
项目：美多商城-前台
购物电商平台项目编码、数据库-读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、Vue双向绑定、Docker入门、Crontab定时任务、页面静态化、在线支付
项目：美多商城-MIS系统
VUE进阶-组件式开发、DjangoRESTframwork、统计、权限管理、商品数据管理、日志管理、用户管理
项目部署
Nginx
配置段配置、反向代理、负载均衡、日志处理
可掌握的核心能力：
1、掌握Shell基本语法；
2、掌握复杂Shell脚本开发；
3、具备配置自动化及日志分析能力；
4、能够熟练使用Docker容器；
可解决的现实问题：
1、具备一定的编程思维；
2、能够熟练编写复杂Shell脚本；
3、能使用ELK实现企业级日志分析；
4、能够实现企业项目的部署。
市场价值：
熟练掌握和学习后，可满足Linux运维开发行业的中级需求。
Docker
容器管理、镜像管理、网络管理、数据管理、仓库管理、dockerfile
Shell编程
shell变量、表达式、流程控制
美多商城日志管理
ElasticSearch、Logstash、Filebeat、Kibana
美多商城自动化部署
认证配置、项目管理、任务构建、持续集成
项目测试
美多商城接口测试
接口文档及接口规范；Requests库发起GET/POST/PUT等https请求；Pytest的环境搭建、基本使用、常用插件、Pytest的高级使用;Mock介绍、模拟http请求;基于Pytest和Mock的接口测试框架开发
可掌握的核心能力：
1、掌握selenium基本使用；
2、掌握UnitTest框架；
3、能够熟练使用request模块；
4、具备接口测试和接口测试框架开发能力；
5、掌握locust的使用；
6.掌握Jmeter接口功能测试和分布式性能测试。
可解决的现实问题：
1、web测试工具的开发；
2、web项目自动化测试。
可拥有的市场价值：
熟练掌握和学习后，可满足测试开发行业的中级需求。
美多商城自动化测试
web自动化测试框架、环境搭建；元素的定位方法、xpath和css的元素定位方法；元素常见操作、浏览器常见操作、鼠标常见操作截图验证码处理；Unittest介绍、断言,HtmlRunner测试报告；
美多商城性能测试
Jmeter环境搭建、常用元件的作用域和执行顺序,参数化、断言、关联、连接mysql数据库、逻辑控制器、分布式性能测试配置、测试报告;Locust环境搭建、基本使用、常用类和方法
数据采集
数据采集基础
Http与Https的区别、常见请求头与响应头、响应状态码、浏览器运?过程
可掌握的核能：
1.网络数据爬取；
2.App数据爬取；
3.反反爬解决?案；
4.MongoDB数据存储。
可解决的现实问题：
?动化爬取浏览器?站数据或App应用数据，对爬取中遇到的反爬措施应?相应的反反爬?案解决处理。
市场价值：
为企业爬取采集数据，胜任爬虫?程师职位。
数据提取
request模块的使?、xml与html、jsonpath、xpath、lxml、selenium
反爬处理
反爬原理、验证码识别、js解析、字体反爬、数据图片化反爬
数据存储
mongodb的使?、mongodb插?数据、mongodb查询数据、聚合管道、pymongo使用
Scrapy框架
项?开发流程、请求对象使?、模拟登录、管道使?、中间件使?
Scrapy-redis分布式
分布式爬虫的概念、Scrapy-redis实现分布式源码的分析、Scrapy-redis实现分布式爬虫
爬虫部署
Scrapyd、Gerapy爬虫部署、使用定时任务抓取数据
Web-Flask框架
与项目
Flask框架
Flask框架、路由定义及视图函数、蓝图、g对象、请求钩子、工厂函数、Flask-RESTful、marshall序列化、RequestParser验证、SQLAlchemy、过滤查询、聚合查询、关联查询
可掌握的核心能力：
1、掌握PythonWeb主流框架-Flask的使用；
2、掌握常见的性能优化技术；
3、缓存服务器的操作和设计；
4、异步任务的实现。
可解决的现实问题：
1、高并发全功能的Web网站开发；
2、提升数据处理响应速度，灵活运用缓存。
市场价值：
Web全栈工程师，独立开发前端和后端业务。
项目-黑马头条
gitflow工作流、pyjwt生成和检验jwttoken、redis哨兵、redis的过期策略、redis的内存淘汰策略、缓存更新、缓存穿透、缓存雪崩、数据对象、缓存工具类、七牛对象存储、获取验证码
注册登录、pyjwt生成和检验jwttoken、获取用户信息、修改头像、七牛对象存储服务保存文件、获取用户频道、获取所有频道、修改用户频道、首页文章列表、时间戳分页的设计方式、获取文章详情、关注用户、取消关注用户、用户关注列表、页码分页的设计方式、发布评论、评论列表、主键偏移量分页的设计方式、多种分页方式的优缺点、回复评论功能、回复列表功能
数据分析
Python数据科学库
Pandas，Numpy,matplotlib,seaborn
可掌握的核心能力：
1、熟练掌握Pandas、HQL、Spark；
2、熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、聚类等建模方法；
3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析、关联分析等统计方法。
可解决的现实问题：
1、胜任相关的数据分析工作，对企业异常数据进行深入分析，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；
2、搭建业务监控体系，及时发现、排查业务问题，并能提出有效的解决策略或方案；
3、配合项目计划，负责建模驻场项目，完成数据分析需求及任务；
4、通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
市场价值：
具备互联网数据分析能力。
机器学习
线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、GBDT
金融风控
风控数据挖掘方法，机器学习评分卡、迁移学习
数据仓库
Hadoop、Hive、数仓建模理论、电商数仓搭建
SQL强化
SQL多表查询、常用HQL函数、常用指标计算
推荐算法
推荐系统架构，常用召回、排序、重排序算法，冷启动问题处理
以下课程内容学习方式：线下面授或线上学习（可选）
课程阶段
主讲内容
技术要点
学习目标
黑马测试监控系统
课程导学及基础环境搭建
导学、基础环境搭建
可掌握的核心能力：
1.掌握elasticstack技术栈的使用，并能够理解其底层原理；
2.掌握性能压力测试开发技能，并具备压测平台开发的能力。
可解决的现实问题：
1.能够根据实际具体的业务场景，进行日志和指标的收集、处理、分析；
2.能够根据实际具体的业务场景，实现日志监控、服务组件监控、系统监控、网络监控、集群监控，形成完整的监控体系；
3.能够根据实际具体的业务场景，对web应用进行链路监控和追踪；
4.能够根据实际具体的业务场景，开发压测平台，对web服务进行性能测试；
5.对web应用的性能和可用性进行监控和管理，发现和定位性能瓶颈和故障，以保证应用达到预期的服务水平及最终用户体验。
市场价值：
1.中高级web工程师必备技能；
2.高级测试工程师必备技能；
3.中高级测试开发工程师必备技能；
4.中高级运维工程师必备技能；
5.架构师必备技能。
性能压力测试
fastapi与openapi、locust工具、locust压测案例
elasticsearch
elasticstack介绍、安装启动及集群搭建、elasticsearch-head工具介绍、基本概念、数据类型、基本原理、中文分词、集群节点基本操作、索引及映射基本操作、文档的增删改、文档的查询、python操作elasticsearch
beats
beats介绍、filebeat、metricbeat、packetbeat
kibana
初试kibana、kibana的图表、kibana的数据大屏、
kibana页面功能介绍、kibana其他配置
logstash
初识logstash、logstash工作原理、logstash的使用
kafka
初探kafka、kafka的工作原理、elk场景中的应用
python与kafka的交互
elascticapm
elascticapm应用场景、安装及使用、工作原理及概念
测试监控
测试平台开发、整合kibana
黑马自动化平台
自动化运维平台需求分析与设计
需求分析、系统设计、前后端工程框架搭建及配置
可掌握的核心能力：
1.掌握流行的Angular前端开发框架及基于蚂蚁金服Antd的UI框架——NG-ALAIN；
2.掌握基于LDAP的统一用户登录管理的设计和开发；
3.掌握对象级用户、组权限管理方案的设计和开发；
4.掌握请求日志及操作日志的审计管理的设计和开发；
5.掌握支持混合云的大型企业级CMDB系统的设计和开发；
6.掌握基于LDAP的服务器登录权限管控的设计和开发；
7.理所有服务器的Supervisor及其托管的进程；
8.能够使用分布式对象存储ceph来存储项目的数据；
9.掌握Zabbix监控系统的集成开发；
10能够Ansible产品体系进行批量执行及自动化任务系统的开发；
11.具备能够进行CI/CD全流程开发的能力。
可解决的现实问题：
1.解决企业内部多系统的用户管理问题；
2.解决企业IT资产配置管理混乱问题；
3.解决企业服务器登录权限管理难的问题；
4.关联集成Zabbix监控系统，能够及时实时的查看服务器监控资源；
5.开发自动化管理系统，方便的批量执行和造化任务部署，并且操作历史可追溯；
6.实现CI/CD整套流程自动化，提升开发、测试、运维协作效率。
市场价值：
大、中型企业运维开发。
基础系统搭建和登录功能
LDAP、Gitlab、Jenkins、Sentry、Zabbix、Prometheus、Ansible、AWX等基础系统搭建和登录功能实现
系统管理功能
用户管理、组管理、权限管理和操作日志管理和登录
CMDB系统
业务项目管理、机房管理、主机管理、IP管理及业务服务树
监控系统
Zabbix接入，主机性能监控、主机资源监控、业务监控
自动化部署系统
CI/CD、发布系统、配置管理、数据管理
项目上线部署
上线环境准备、代码打包优化、部署测试和上线
web安全
安全基础
安全体系、安全策略、文件攻击、sql攻击、xss攻击
可掌握的核心能力：
1.掌握sql注入原理及防范；
2.掌握基本安全体系和安全策略。
可解决的现实问题：
能够根据实际具体的业务场景，实施相关安全措施。
市场价值：
具备基本web安全防范能力。
防火墙与系统认证
软件防火墙、lua基础、案例实践、安全算法、摘要认证、签名认证、https进阶
SQL安全
数据库注入、web注入、SQLmap基础知识
大数据与人工智能方向基础课程简单介绍
目录前言一、为什么要开设这样的一门课？1、大数据与数据科学----大数据觉醒2、人工智能无处不在3、AI的布局已上升为战略高度二、如何学习这门课？1、面向机器学习的几类典型任务2、模型及其背后原理3、数据准备（获取、预处理、数据集划分……）4、实现流程及各环节的作用5、模型的评价总结前言有很多新手刚刚接触大数据与人工智能方向学习，如果不知道怎么着手的，跟我一起慢慢进步叭~
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、为什么要开设这样的一门课？1、大数据与数据科学----大数据觉醒①数据获取无处不在、无时不在：传感技术----数据的采集；通信与互联网技术----数据的流动与传播；存储技术----数据的积累与长期保存
②全球已步入大数据时代：大数据的5V特征：数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、价值密度低（Value）、真实性（Veracity）、多样性（Variety）
③大数据真正价值不在于大数据本身，而在于数据内容的分析和洞察：数据的价值就在于：对现状进行分析和感知；对未来趋势进行预测和判断；对现状感知、对未来预测，形成决策调控行为
④数据应上升至战略高度
⑤数据科学：是对数据进行分析，抽取信息和知识的过程，提供指导和支持的基本原则和方法。它研究数据的各种类型、状态、属性及其变化规律；它研究各种方法，对数据进行分析；揭示自然界和人类行为等现象背后的规律。数据科学具有跨学科的特点。
2、人工智能无处不在人工智能正在不知不觉走入日常的方方面面（实例）：垃圾邮件过滤（涉及到人工智能中机器学习的“是VS非”二分类）；基于人脸图像的性别预测（涉及到“男VS女二分类”）；交通管理的“电子警察”（涉及到汽车牌照号码识别多分类）；人机博弈；聊天机器人（涉及到人工智能中的“问答”系统）；基于X-射线扫描图的气胸识别；新冠病毒肺炎AI辅诊助手（涉及到图像识别）
3、AI的布局已上升为战略高度①人工智能正在成为全球竞争“新焦点”
②中国从战略高度进行AI布局
③我们正处于人工智能的“黄金时代”
④人工智能正在重塑各个行业（人工智能对各行各业的影响）：
金融：人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营；
教育：人工智能技术应用覆盖教学全流程；
数字政务：政策利好加速政府智能化变革；
医疗：人工智能应用日趋成熟；
无人驾驶：主导汽车产业革新；
零售：人工智能驱动行业走向聚合；
制造业：智能制造应用潜力巨大；
智慧城市：人工智能塑造城市基础设施创新系统。
二、如何学习这门课？1、面向机器学习的几类典型任务2、模型及其背后原理3、数据准备（获取、预处理、数据集划分……）4、实现流程及各环节的作用5、模型的评价总结以上就是对于大数据及人工智能基础课程的简单介绍
人工智能课程心得
我第一次听说人工智能这个词源自初中的时候AlphaGo与李世石的围棋比赛，印象中的AlphaGo以大比分的优势击败了李世石，后来经过了解知道了在2016年比赛时的李世石是近十年来获得世界冠军最多的棋手。从表面上来看，李世石当时是和一台机器下棋，实际上也是与历史上所有的围棋高手下棋。在2017年AlphaGo再次挑战我国棋手柯洁，以3：0击败了柯洁，此时是AlphaGo2.0。在1.0时代并不是真正的人工智能，只是基于大数据是一些查询的检索，在他的棋路够熟，反应够快的前提下，是有机会能赢得。AlphaGo2.0就完全不同，它像人一样有学习能力和思考能力，能够通过一些基本规则，通过不断的学习，得到异于人类的能力。能够像人类一样去学习，思考和行动，才叫真正的人工智能。通过强大的算力和先进的算法，人工智能可以在短时间完成人类在几千年都不能完成的事情，所以，运用好人工智能，就可以让人类社会产生巨大的进步，这种进步在以前是无法想象的。
通过一个学期的人工智能课程的学习，自己也只是浅浅的入门了，了解了人工智能这门学科的应用，一些知识的表示方法，真正人工智能的核心部分我还没有完全的接触到，一个是这门课程的安排仅仅靠这些课时学懂一人工智能这门学科显然是不可能的，另一方面自己在这方面花费的时间精力去深入了解也是完全不够的。
人工智能是一门十分有发展前景的同时对我来说具有挑战性的科学，想要学好这门课程必须要懂得计算机知识以及基本的算法认识。人工智能研究的主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。虽然这个课程中上机题并不完全是自己独立完成的，在网上找到了一些代码，学习这些算法的每一个代码块的意义从而有了一定的理解和认识。可以说是反向学习的过程，从已有的代码学习其用法，再到对宽度优先搜索以及遗传算法有了自己的认识。即使网上相关的代码十分的多，但是在学习代码的过程中我也有自己的调试以及修改，使其更符合上机的要求。经过反复的调试，在期间不断的思考以及理解，才对一开始对上机要求中的文字的陌生到代码实现后对算法有了更加清晰的思路。
十四五”规划建议列举出的几大前沿科技中，人工智能位列第一，预示着其未来的良好发展前景。图灵提出“机器可以具有智能”的观点受到了各种批判,其中有关“机器能否具有意识”的观点引起了学界讨论,塞尔通过“中文屋”思想实验与图灵测试进行类比,指出机器没有智能的原因在于缺少产生意向性的生物基础。计算机将会向网络化，智能化，并行化方向发展，人工智能的总趋势，通过理论联系实际，与其他学科交叉，逐步走向应用，在应用中体现人工智能的理念。
在机器学习这一章节的学习中，我了解过基于人工智能与医学影像方面的交叉应用，科技从人民中来，又回到人民中去，个人觉得十分有意义并且有发展前景。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心，基于人工智能在医学影像方面[1]突破了传统方法的技术壁垒，是近些年发展最快的领域之一。医学影像+AI目前已应用于临床，在病灶识别和诊断、疗效评估等方面辅助医师做出了出色的成果，大大提高了医师的诊断效率。本文对医学影像+AI的发展历程，现状和未来可能的发展方向进行综述，辅助相关人员进一步了解该领域。医学影像作为临床和科研的一种可视化手段，在医疗健康领域发挥着极为重要的作用。人工智能技术的发展有可能从根本上改变医学实践的方式，将会在很大程度上推动个性化医疗和精准医疗的发展。
人工智能专业主要学习哪些课程，目前的就业方向是什么
最近几天，AI人才短缺，应届博士年薪涨到80万的消息刷爆了朋友圈。作为AI发源地的美国，人工智能专业就业情况怎么样?一
人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。
该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。
核心课程
ArtificialIntelligence人工智能
MachineLearning机器学习
AdvancedOperatingSystems高级操作系统
AdvancedAlgorithmDesign高级算法设计
ComputationalComplexity计算复杂性
MathematicalAnalysis数学分析
AdvancedComputerGraphics高级计算机图形
AdvancedComputerNetworks高级计算机网络
就业方向参考
(1)搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)
(2)医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
(3)计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错;
(4)还有一些图像处理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。
另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站