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太原java培训
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课程详情

课程名称

Pyhton人工智能


★ 授课对象

1.人脸识别

机场、高铁站刷脸进站,瞬间完成身份认证;人脸登录、人脸支付安全又方便。


2.智能出行

数据显示,人工智能技术助力自动驾驶创建一个新的万亿级市场。


3.人机交互

机器理解人类语言,实现人机对话。


Python是进入人工智能行业首选的编程语言,它适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目开发、各种库、各种相关联的框架都是以 Python作为主要语言开发出来的。


★ 课程对象

应届生/计算机专业

刚毕业,想从事编程开发工作,Python简单易学且比较火。


0基础转行拿高薪

完全零基础,想学Python开发,追求更高的升职加薪机会。


我想技术进阶

有其他编程基础或想要提升,Python技术,深入学习人工智能。


提升工作效率

找不到合适的学习方法及技巧,学Python可以让工作更便捷。


教学模式

大厂名企认证直通

与百度、华为共建合作;联合百度深度学习项目;基于真实行业场景开发。


 教研优质内容前沿

北美博士团队主导研发;科研成果转化教学案例;教学内容走在技术前沿。


课程实用紧扣需求

课程行业需求为导向;产业级实际项目教学;无缝衔接企业级项目。


全栈覆盖能力打通

前四阶段打好开发基础;深入学习人工智能开发;发展稳职位晋升无极限。


教学科学轻松入门

多年Python课程打磨;降低人工智能学习难度;体系化学习;科学提升。


Python的优点有哪些?Q&A

  • 简单易学

    python是一种代表简单主义思想的语言,阅读一个良好的python程序就感觉像是在读英语段落一样,尽管这个英语段的语法要求非常严格。python的优点之一是具有伪代码的本质,它使我们在开发python程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。

  • 可移植性

    由于python的开源本质,它已经被移植在许多平台上。如果小心地避免使用依赖于系统的特性,那么所有python程序无需修改就可以在下述任何平台上运行,如:Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、QNX、VMS、WindowsCE,甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于Linux开发的android平台。

  • 解释性

    一个用编译型语言如C或C++写的程序可以从源文件转换到一个计算机使用的语言。这个过程利用编译器和不同的标记、选项完成。当运行程序的时候,连接转载器软件把程序从硬盘复制到内存中并且运行。而python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。在计算机内部,python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上,由于不再担心如何编译程序,如何确保连接转载正确的库等,这一切使得使用python变得更为简单。

Python数据分析,你需要这些工具?

Python数据分析,你需要这些工具

数据分析主要流行的入门语言主要是Python、R,作者更加青睐于前者,主要是因为其通用性、跨平台的优点。而做数据分析单纯依赖Python本身自带的库是远不能满足的,需要安装第三方扩展库来增强分析、挖掘能力。


我们会用到哪些工具?

主要介绍以下几个库:Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy。当然如果安装的是Anaconda发行版,那么它本身已经自带了一些库,如:Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn。


扩展库简介

Numpy

Python并没有提供数组功能。虽然列表可以完成基本的数据功能,但并不是真正的数组,而且在数据量较大时,使用列表的速度和效率就会大大折扣。为此,Numpy提供了真正的数组功能,以及快速处理数据的函数,而且Scipy、Matplotlib、Pandas等库都依赖于它,值得强调的是Numpy内置函数处理数据的效率是C语言级别的。


Scipy

Scipy包含的功能有优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算,显然,这些功能都是挖掘和建模必备的。


Matplotlib

Matplotlib是著名的绘图库,它主要用于二维绘图。当然还有其他的更好用的库,Seaborn就是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易。Wordcloud提供词云构建,还提供自定义图片。国内著名的可视化工具Echarts也提供了Pyecharts包,几行代码就能实现Echarts风格的图标。虽然这么多工具,其实只需要掌握好一个工具即可。


Pandas

Pandas是Python下强大的数据分析和探索工具,他包含高级的数据结构(Series和DataFrame)和工具。使得在Python中处理数据非常快速和简单。而且Pandas构建在Numpy智商,使得以Numpy为中心的应用很容易使用。


StatsModels

Pandas用于数据的读取、处理和探索。而StatsModels则更加注重数据的统计模型分析,这两者进行数据交互,因此成为了Python下强大的数据挖掘组合。同时StatsModels依赖于Pandas。


Scikit-Learn

Scikit-Learn依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib,是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。


Keras

Keras依赖于Numpy、Scipy,虽然Scikit-Learn已经足够强大,但是他没有包含人工神经网络。人工神经网络主要应用于语言处理、图像识别等领域。利用它可以搭建普通的神经网络,还可以搭建各种深度学习模型,如自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。由于它是基于Theano之上,因此速度也相当的快。


Gensim

Gensim是用来处理语言方面的任务,如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。Gensim作者已经对Word2Vec进行优化,执行效率比原生的Word2Vec效率更快。


Scrapy

Scrapy是专为爬虫而生的工具,提供了URL读取、HTML解析、存储数据等功能,Scrapy 使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。


当然现在已经开始流行第二代深度学习模型TensorFlow,TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。这是目前在Image,Speech和NLP流行的深度神经网络模型。

东莞达内教育

达内时代科技集团有限公司(简称达内教育),美股交易代码:TEDU,成立于2002年。2014年4月3日成功在美国上市,融资1亿3千万美元。成为中国赴美国上市的职业教育公司,也是引领行业的职业教育公司。达内致力于面向IT互联网行业,培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师等职场人才。

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