最新《北风网Python零基础人工智能就业教程》_北风网python零基础人工智能就业课程30g视频教程-程序员宅基地

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北风网价值￥12800元 Python零基础人工智能就业课程30G视频教程免费分享，21世纪，属于人工智能的时代已经到来。诸多应用领域都有着人工智能的身影，如：搜索引擎、无人驾驶、百度大脑、讯飞语音以及苹果的Siri。本课程带你从零基础入门，本课程从理论到项目实战，层层深入学习，步步进阶。课程主要从高等数学必知必会、Python高级应用、Python项目、机器学习算法、机器学习项目、深度学习、推荐算法及数据挖掘、综合项目实战以及职业素养等全方位讲解，更加注重于实际操作以及开发经验的讲解，对学生的日常工作或未来发展将起到十分重要的指导作用。完美学习计划，成就精英人工智能工程师！

人工智能招聘领域，2000人以上大公司平均薪酬25.2k，相比之下，15-20人的公司只有16.2k，人工智能工程师职位薪资逐年上升为12%，涨势迅猛。且就业薪资均超1W！未来还在持续上涨趋势。

阶段一、人工智能之训练成果报告可视化技术

课程一、数据可视化基础
1）可视化技术骨骼技术之HTML技术：HTML结构、HTML表单、HTML文档
2）可视化技术皮肤之CSS技术：CSS样式、样式引入技术
3）可视化技术驱动之Javascript与Jquery:Javascript事件、Javascript Dom和BOM操作、网页特效

课程二、图表可视化技术
1）百度图表可视化框架
2）百度图表可视化十大经典案例

课程三、Python核心编程
1）Python介绍、Anaconda+Pycharm安装、Python语法格式简介、编码规范简介、常用关键字介绍
2）变量与赋值、运算符和基本运算、位运算、字符串处理
3）列表元祖、字典、数组、切片、列表推导式、浅拷贝和深拷贝
4）条件判断语句、循环控制语句
5）函数的定义、函数闭包、装饰器、lambda表达式、递归函数及尾递归优化、常用内置函数/高阶函数
6）项目案例：约瑟夫环问题
7）类和实例、访问限制、继承和多态及多重继承、获取对象信息、实例属性和类属性、模块和包、类中的模式方法、异常和错误处理、debug调试

课程四、Python高级编程+数据可视化
1）时间库，主要讲解time、datetime，为之后时间序列分析做准备。
2）python链接数据库，使用pymysql、pyhive操作数据仓库，存储数据源采集结果，以及存储训练成果。
3）文件、目录操作，通过os，file等模块实现文件、目录操作，方便数据文件提取。
4）机器学习模块库，掌握数值计算库Numpy、数据分析库Pandas，为之后机器学习算法实现奠定基础。
5）数据可视化绘图库，使用matplotlib实现数据可视化

阶段二、人工智能之数据源采集及训练成果存储技术

课程五、非分布式存储技术
1）利用关系型数据库存储数据源以及训练成果数据，掌握关系型数据库原理和数据结构、数据库环境搭建、数据仓库创建、数据工作表创建、数据仓库数据类型设定、数据仓库CRUD

课程六、分布式存储技术
1）利用分布式数据仓库存储大数据源以及训练成果数据，掌握分布式环境搭建、分布式数据仓库Hive存储结构与原理、分布式数据仓库Hive实战应用

课程七、Tableau人工智能训练成果展示
1）训练成果可视化展示利器，掌握了解数据可视化意义、Tableau十大经典可视化图形展示、Tableau训练成果可视化案例

课程八、数据采集技术
1）数据采集技术原理，熟练掌握网络爬虫含义、爬虫原理以及反爬虫机制
2）数据采集应用，使用json、requests，lxml，beatuifulSoup模块实现数据的采集与解析
3）数据采集实战，实现百度图片下载、博客园博文数据采集、Python100例数据采集、QQ音乐数据采集及音乐文件下载

阶段三、人工智能之机器学习

课程九、数学基础
1）数据分析：熟练掌握常数e、导数、梯度、Taylor、gini系数、信息熵与组合数、梯度下降、牛顿法等知识点；
2）概率论：微积分与逼近论、极限、微分、积分基本概念、利用逼近的思想理解微分，利用积分的方式理解概率、概率论基础、古典模型、常见概率分布、大数定理和中心极限定理、协方差(矩阵)和相关系数、最大似然估计和最大后验估计等知识点；
3）线性代数及矩阵：线性空间及线性变换、矩阵的基本概念、状态转移矩阵、特征向量、矩阵的相关乘法、矩阵的QR分解、对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵、矩阵的SVD分解、矩阵的求导、矩阵映射/投影等知识点；
4）凸显示：凸优化基本概念、凸集、凸函数、凸优化问题标准形式、凸优化之Lagerange对偶处、凸优化之牛顿法、梯度下降法求解

课程十、机器学习
1）机器学习概述
2）数据清洗和特征选择：实现特征抽取、特征转换、特征选择、降维、NLP特征工程
3）回归算法：Linear Regression算法、Lasso Regression算法、Ridge Regression/Classifier算法、Elastic Net算法、Logistic算法、K-邻近算法(KNN)
4）决策树、随机森林和提升算法：决策树算法: ID3、C4.5、CART、决策树优化、Bagging和Boosting算法、随机森林、Adaboost算法、GBDT算法、Xgboost、LightGBM
5）SVM：线性可分支持向量机、核函数理解、SMO算法、SVM回归SVR和分类SVC
6）聚类算法：各种相似度度量介绍及相关关系、K-means算法、K-means算法优缺点及变种算法、密度聚类、层、聚类、谱聚类
7）EM算法：最大似然估计、EM算法原理讲解、多元高斯分布的EM实现、主题模型pLSA及EM算法
8）贝叶斯算法：朴素贝叶斯、条件概率表达形式、贝叶斯网络的表达形式
9）隐马尔科夫模型：概率计算问题、前向/后向算法、HMM的参数学习、高斯混合模型HMM
10）LDA主题模型：LDA主题模型概述、共轭先验分布、Dirichlet分布、Laplace平滑、Gibbs采样详解、LDA与word2Vec效果比较。

课程十一、Pyspark
1）Hadoop基础
2）Spark基础
3）Spark

本文链接：https://blog.csdn.net/Laoyan9/article/details/89764021

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