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达内教育-圆你一个IT梦专业老师指引你前行，学习才有保障！课程咨询<>人工智能定义及就业方向有哪些？《人工智能、社会与人文》《人工智能哲学基础与伦理》《先进机器人控制》《认知机器人》《机器
人工智能定义及就业方向有哪些？
《人工智能、社会与人文》《人工智能哲学基础与伦理》《先进机器人控制》《认知机器人》《机器人规划与学习》《仿生机器人》《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
1
刚毕业，想从事编程开发工作，Python简单易学且比较火
2
完全零基础，想学Python开发，追求更高的升职加薪机会
3
有其他编程基础或想要提升Python技术，深入学习人工智能
4
找不到合适的学习方法及技巧，学Python可以让工作更便捷
虽然2022年我国人工智能产业资本市场投资金额相较去年整体缩水，但投资标的更加丰富，孵化出aigc、元宇宙、虚拟数字人等新投资赛道，认知与决策类企业也吸引更多关注，智能机器人、自动驾驶两类无人系统成为融资的热门赛道。“aigc等新技术发展对技术研发型人才提出了新的要求，丰富的人工智能应用场景对应用型人才提出了新的挑战，科学领军型人才重要性将进一步凸显。
课程内容
Course objectivesPython核心，面向对象，程序设计，Python高级，Python经典基础算法，2048游戏（项目实战），信息管理系统（项目实战）。
课程目标：
1.数量掌握Python编程语言；
2.掌握Python面向过程
面向对象编程思想；
3.数量掌握程序编写方法，数量
使用Python API实现程序功能。
后端开发基础、前端开发基础、MySQL、HTTP服务器（项目实战）、在线电子词典（项目实战）
课程目标：
1、深入了解计算机系统，掌握高级编程理论、原理与方法
2、深入掌握数据库原理、应用、开发技术
3、输入了解网络通信原理、协议及编程方法
Django框架、Redis数据库、AjaxJSON、Jquery、达达商城（项目实战）、知识发布平台（项目实战）
课程目标：
1.掌握互联网全栈开发技术
2.深入掌握Python常用开发框架
3.掌握常用企业级互联网开发技术
4.综合应用各种软件开发技术，独立分析、开发、测试、部署软件，实现软件开发全流程
机器学习、深度学习、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、项目实战。
课程目标：
1.掌握机器学习、深度学习基本概念、原理、算法及理论
2.掌握计算机视觉基础，深度学习图像识别主流技术、模型及应用
3.掌握业界人工智能框架使用
4.具备一定人工智能前沿技术研究能力
人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
学习特色
The course characteristic
课程阶段与实践项目相结合的设计理念，形成真正的理论与实践相结合。
双框架（ThinkPHP5.0、 Laravel5.4）教学，助力学员快速找到工作
移动互联网WebApp开发，真实项目上线，与企业生产环境无缝接轨。
精品TTS视频，满足不同区域学员的多元化学习需求以及技能需求。
应用领域是很广泛的，主要有图像识别、博弈论、工智能导论、机器学习等，当然想要在这些领域有所发展，还需要学习一些信号处理、微积分、数据基础结构等等知识内容，保证使用过程中，有一定的理论来支撑。
发展历史长：创始于2002年，专注IT培训20余年，值得信赖的培训机构。
培训学员多：累计120W学员的选择，选择的人多自然是好培训。
发展规模大：全国300家学习中心，教员7500人，年产值23亿。
研发投入大：美国上市融资10亿人民币，加强教学教资投入，课程有保障。
大学覆盖广：教学已被中国50多所大学采购作为大学生必修课，行业认可度高。
人工智能好学吗？对数学基础有特别要求吗
当然如果你只是一台机器学习应用型从业人员，可以不必对数学过分的专研，只需要掌握基本的思想即可，然后学习一些机器学习深度学习的软件和开发包，比如在python语言下基于tensorflow的深度学习开发等，或者opencv、caffe等，当然完全不懂数学基础也不行，因为深度学习应用过程涉及到繁琐的参数调节过程，没有任何数学思维就会很盲目、很难构造出一台合适的模型。
