【職業(yè)前景】

【課程內容】

1.Python基礎

學習目標：基本語法、數據結構、算法及函數、文件系統  等

學習效果：掌握Python基本知識，能熟練運用到項目

2.關系型數據庫MySQL

學習目標：數據庫設計、數據庫范式及ACID特性、視圖及索引

學習效果：掌握關系型數據庫MySQL的用法，能熟練運用到項目

3.文檔數據庫MongoDB

學習目標：Mongodb初識與部署、基本與操作、運維、編程

學習效果：掌握文檔數據庫MongoDB的用法，能熟練運用到項目

4.內存數據庫Redis

學習目標：Redis基礎、Redis操作、Redis編程

學習效果：掌握內存數據庫Redis的用法，能熟練運用到項目

5.網絡爬蟲

學習目標：urllib.lib庫、requests庫、css選擇器與Xpath

學習效果：掌握網絡爬蟲相關知識點及開發(fā)技術

6.人工智能相關python包

學習目標：數據處理包Pandas、Pandas與數據庫、繪圖與可視化

學習效果：掌握人工智能相關Python包開發(fā)AI項目

7.機器學習算法

學習目標：聚類/回歸算法、貝葉斯/近鄰分類、sklearn

學習效果：能根據AI場景選擇合適算法進行開發(fā)

8.機器學習項目實戰(zhàn)

學習目標：2個機器學習的項目實戰(zhàn)

學習效果：通過項目實戰(zhàn)串聯所學知識點，深化理解，熟練掌握

9.深度學習

學習目標：神經網絡模型、卷積神經網絡、tensorflow、keras

學習效果：掌握相關神經網絡知識及深度學習框架

10.深度學習項目實戰(zhàn)

學習目標：2個深度學習項目實戰(zhàn)

學習效果：通過項目實戰(zhàn)串聯所學知識點，深化理解，熟練掌握

【教學環(huán)境】

【師資介紹】

劉老師

電子科大研究生，人工智能與機器學習研發(fā)工程師，曾就職于華為AI開發(fā)部門，具有多年機器學習數據

分析經驗，曾參與多個大型機器學習項目和算法研發(fā)，從事人工智能算法設計項目工作，擅長使用機器學習進行算法

開發(fā)與優(yōu)化，對于高性能計算HPC系統有較深的研究。