上海人工智能开发培训

目录

学习模块

主要课程内容

课时

目标

**阶段：Python核心技术

1.1

Python 编程基础

Python 基础：Python 简介及运行原理、开发环境及安装配置、开发工具的使用。

Python 语言成份：标识符、数据类型、运算符、函数、注释、字符串。

流程控制语句：条件语句、循环语句、continue 和break。

复合数据类型：列表和元组、字符串和字

典、集合。

8 课时

学习 Python 核心语法，掌握 Python 编程技能，树立并理解编程思想，逐步提升编程能力。

1.2

模块应用

模块的导入、常用标准库、软件开发结构规范。

4 课时

掌握模块的作用、熟练运用常见模块功能进

行开发。

1.3

面向对象编程

OOP 的概念、类和对象、属性和成员的定义及应用、类的继承和多态、程序结 构、模块、包；迭代及其实现、异常处理

技术

8 课时

了解面向对象的架构设计过程，掌握OOP 开发技术。

1.4

项目实战

交互小游戏开发 用户登录认证开发

8 课时

掌握项目需求分析、项目算法设计，通过代码实现以掌握Python 语言的软件开

发技术。

第二阶段：Python 高级技术

2.1

文件操作

I/O 操作、文件读写、字节流操作、文件及文件夹的建立、遍历、删除和改名、文

件的复制和移动等。

8 课时

熟练掌握文件和流的技术，实现对文件或

数据的存取和管理。

2.2

网络编程

网络通信基础知识、套接字、TCP、UDP、HTTP 协议、HTTP 服务模型、FTP 和 Email 。

8 课时

掌握网络通信原理及核心技术，能实现对WEB 网络信息的浏览

和获得。

2.3

并发编程

进程与线程、Python 线程技术、多进程创建方法、进程函数、僵尸进程处理方法、线程的创建和管理、自定义线程、多线程的同步和互斥、协程概念及应用基础

等。

4 课时

了解进程与线程的关系，作用，掌握多线程同步互斥技术及应用特点。

2.4

数据库编程

数据库基础、MySQL 数据库特点、MySQL 数据类型、数据库创建和备份、数据表创建和管理。

数据操作：SQL 语句介绍、数据的增删改查操作、时间日期处理、高级查询等

Sqlite 操作及应用。

8 课时

掌握MySQL 数据库的基本操作，能实现数据的增删改查等应用技 术。

2.5

项目实战

在线聊天室

基于 mysql 的图书信息管理系统

8 课时

掌握Python 高级编程技术，并实现较复杂的

信息管理系统功能。

第三阶段：爬虫与数据挖掘技术 

3.1

爬虫技术

网络爬虫基础、robots 协议、Https 协议原理分析、网络数据包分析、Get/POST 请求方式、XML 技术、Beautiful Soup。

8 课时

掌握网络爬虫所需的核心技术，利用Beautiful Shop 进 行

html 分析。

3.2

Scrapy 框架

Scrapy 简介、安装、抓取 WEB 资源方法、网络爬虫常用技术。

16 课时

掌握 scrapy 框架技术，并使用 scrapy 编

写网络爬虫应用程序。

3.3

Redis

NoSql 基础、Redis 安装与配置； Redis 数据操作：hash、list、set、zset

Redis 与python 交互

8 课时

掌握基于Bootstrap 技术开发

WEB 界面及交互。

3.4

数据计算和分析

NumPy、Pandas、Matplotlib技术

16 课时

熟练掌握相关技术进行数据挖掘、分析和展示。

3.4

项目实战

招聘简历数据抓取、天猫内裤数据分析、天气预报播报和展示APP

8 课时

掌握爬虫工具获取数据、并对获取的数据进行分析和展示。

第四阶段：人工智能技术 56 课时

4.1

机器学习

人工智能导论、机器学习的基本概念、类型、K-means 聚类算法

8 课时

掌握人工智能的基础知识、掌握机器学习的基本概念并利 K 算

法进行智能判断。

4.2

自然语言处理

NLP 基础知识、文本分词、文本分块、基于语义的词形还原、使用词袋模型提取

词频矩阵

8 课时

掌握 NLP 的核心技术，并利用 NLP 技术

进行信息的智能识别。

4.3

语音处理技术

计算机感知声音及声音原理、语音识别原理、频谱识别、简单语义理解等

8 课时

掌握语音识别的核心技术，并能实现语音的识别、处理并根据语义理解作出相应的

响应。

4.4

视觉处理技术

计算机视觉简介、图像的操作与处理技术、OpenCV 核心、物体检测与跟

踪、人脸识别技术

8 课时

掌握视觉处理核心技术，并能实现图像物

体跟踪、人脸识别

4.5

人工神经网络

人工神经网络基础知识和原理、建立和训练人工神经网络等

8 课时

掌 握 人 工神 经 网络基 本 知识，并能实现人工神经网络的建立和

训练。

4.6

项目实战

电影类型分析、性别识别器、图片分级处理等

16 课时

综合掌握Python 人工智能技术，并实现一些常见的技术应用。

第五阶段：综合项目实训

5.1

水果学习工具

图像识别、机器学习，并显现水果的相关知识内容

5.2

相面术游戏

人脸识别、机器学习，根据人脸对本人的运势、性格、事业等进行分析并播报

5.3

垃圾自动分类器

图像识别、机器学习，根据垃圾物判断属于什么垃圾，并启动相应的垃圾箱