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人臉識(shí)別
機(jī)場(chǎng)、高鐵站刷臉進(jìn)站，瞬間完成身份認(rèn)證；人臉登錄、人臉支付安全又方便。
有考網(wǎng)合作機(jī)構(gòu)>沈陽培訓(xùn)學(xué)校>沈陽沈河區(qū)奉天達(dá)內(nèi)IT教育培訓(xùn)
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發(fā)布時(shí)間:2024-01-24 13:30:37來源：有考網(wǎng)綜合
Python語言很適合0基礎(chǔ)的人學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)單易懂，容易上手，適用的領(lǐng)域廣泛，而且Python工程師的需求量也是非常大，作為入門語言是非常合適的。學(xué)習(xí)了Python可以從事數(shù)據(jù)挖掘分析、后臺(tái)開發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的工作，可以說是近乎全能的語言了。
機(jī)場(chǎng)、高鐵站刷臉進(jìn)站，瞬間完成身份認(rèn)證；人臉登錄、人臉支付安全又方便。
數(shù)據(jù)顯示，人工智能技術(shù)助力自動(dòng)駕駛創(chuàng)建一個(gè)新的萬億級(jí)市場(chǎng)。
機(jī)器理解人類語言，實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話。
| 階段 | 學(xué)習(xí)內(nèi)容 | 課程目標(biāo) |
|---|---|---|
| 第一階段：Python語言核心編程 | Python核心；面向?qū)ο?程序設(shè)計(jì)；Python高級(jí)；Python程序結(jié)構(gòu)；Python函數(shù)式編程思想；集成操作框架； | 1.學(xué)習(xí)Python核心語法、掌握Python核心技能；2.掌握面向?qū)ο缶幊趟枷耄?.通過Python 函數(shù)式編程思想、實(shí)現(xiàn)集成操作框架。 |
| 第二階段：系統(tǒng)高級(jí)編程 | Linux操作系統(tǒng)；數(shù)據(jù)處理；網(wǎng)絡(luò)并發(fā)教程；multiprocessing進(jìn)程模塊；IO網(wǎng)絡(luò)并發(fā)；并發(fā)編程方法； | 1、熟練使用Linux常用命令和編輯工具；2、掌握python操作正則表達(dá)式的方法；3、掌握并發(fā)編程方法，多任務(wù)編程思想。 |
| 第三階段：互聯(lián)網(wǎng)全棧開發(fā) | 前端開發(fā)技術(shù)；Django Web框架；Redis；Ajax；JSON開發(fā)；Jquery對(duì)Ajax的支持； |
1.熟悉項(xiàng)目開發(fā)流程、掌握需求分析方法；2.完成前后端分離電商網(wǎng)站的代碼編寫以及部署；3.熟練掌握軟件系統(tǒng)缺陷評(píng)估理論、方法、流程。
|
| 第四階段：人工智能 | 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)；深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)；計(jì)算機(jī)視覺(CV)；計(jì)算機(jī)視覺綜合項(xiàng)目；自然語言處理(NLP)；PyTorc； |
1.掌握深度學(xué)習(xí)基本思想、常用算法、模型等；2.熟練使用OpenCV工具實(shí)現(xiàn)各種圖像處理技術(shù)；3.能利用深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)DCGAN模型。
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Python人工智能：對(duì)于Python人來說，Python人工智能非常適合作為未來的發(fā)展方向。
Linux運(yùn)維：Linux運(yùn)維必須掌握Python語言?？梢詽M足Linux運(yùn)維工程師提率、提升自身能力的工作需求。
Python爬蟲：就是用Python從互聯(lián)網(wǎng)上收集和爬取信息。Python爬蟲將所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為資源，通過自動(dòng)化程序進(jìn)行有針對(duì)性的數(shù)據(jù)收集和處理。
數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)可以解釋很多事情。Python語言已成為數(shù)據(jù)分析師的選。
沈陽python學(xué)習(xí)班哪家好?小編為您推薦達(dá)內(nèi)教育。Python語言很適合0基礎(chǔ)的人學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)單易懂，容易上手，適用的領(lǐng)域廣泛，而且Python工程師的需求量也是非常大，作為入門語言是非常合適的。學(xué)習(xí)了Python可以從事數(shù)據(jù)挖掘分析、后臺(tái)開發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的工作，可以說是近乎全能的語言了。
達(dá)內(nèi)Python培訓(xùn)課程內(nèi)容
如今是大數(shù)據(jù)時(shí)代，如果能夠掌握數(shù)據(jù)分析的方法是可以幫助大家在大數(shù)據(jù)時(shí)代中游刃有余的，而Python作為數(shù)據(jù)分析的重要補(bǔ)充語言，因此學(xué)習(xí)運(yùn)用Python語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是一種不錯(cuò)的技能，為了讓學(xué)們能夠掌握Python數(shù)據(jù)分析的作用，達(dá)內(nèi)教育開設(shè)了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)學(xué)習(xí)課程。
課程內(nèi)容：該課程的學(xué)習(xí)內(nèi)容有.Numpy開發(fā)環(huán)境，讀取CSV文件，算術(shù)平均，加權(quán)平均、數(shù)組對(duì)象方法、numpy方便函數(shù)、多項(xiàng)式擬合，Matplotlib數(shù)據(jù)可視化、Matplotlib數(shù)據(jù)可視化等。
課程收獲：掌握窗函數(shù)，可以在時(shí)域和頻域繪制窗函數(shù)曲線，并通 過不同的窗函數(shù)進(jìn)行平滑后繪制滑動(dòng)平均值，同時(shí)掌握三維繪圖、繪制三維線框圖等技術(shù)，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。
Python的一些較受歡迎的庫，列表如下：
TensorFlow，用于解決機(jī)器學(xué)習(xí)的工作負(fù)載和使用數(shù)據(jù)集問題。
scikit-learn，用于培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
PyTorch ，用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理。
Keras，作為高度復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和操作的代碼接口。
SparkMLlib，類似于Apache Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，使用算法和實(shí)用程序等工具使得機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)每個(gè)人都可以很輕松。
MXNet，作為Apache的另一個(gè)庫，用于簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)工作流。
Theano，作為定義、優(yōu)化和評(píng)估數(shù)學(xué)表達(dá)式的庫。
Pybrain，用于強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
更多培訓(xùn)課程： 沈陽達(dá)內(nèi)python學(xué)習(xí)班 更多學(xué)校信息： 沈陽沈河區(qū)奉天達(dá)內(nèi)IT教育培訓(xùn) 咨詢電話：
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