【每日10点更新】Python+人工智能在线就业班5.0

人工智能,是上升到国家战略发展高度的技术,是未来10年内会给世界带来颠覆性变化的技术。 全栈工程师,是IT工程师里面的瑞士军刀,是现代互联网产品公司掌控全局的技术专家。 Python+人工智能 在线就业班旨在培养学员成为以人工智能技术为核心,互联网产品为平台的 人工智能全栈工程师。

本课程是以Python语言为开发工具,内容覆盖了计算机原理、网络、Web前端、后端、架构、 数据库、项目部署、数据获取、数据提取、数据清洗、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学 习、图像识别等领域所需要的全部技术的前沿课程。

通过2018年Python官方年度报告清楚显示Python从业者的数据与现状、趋势与未来。我们看到 人工智能时代,Python从业者应该搭建两大知识体系:Web核心和人工智能-数据科学核心。掌 握两大核心,搭建完整知识体系,才是Python程序员职业发展的长期道路。

因此,本课程以两个就业核心方向+多领域就业能力培养为目标,推出全新5.0课程:

 

课程亮点

  • 独创诸多技术点为一体的“黑马头条”项目

独创“黑马头条”项目,多位讲师耗时一年,全力打造大 型一站式项目,集Web开发、大数据分析、数据挖掘、推荐算法、机器学习、人工智能等诸多技术点为一体,项目天数40+

  • 六大就业强化课程,满足学生不同的需求

针对Python其他6个方向(自动化测试、自动化 运维、爬虫、数据分析、自然语言处理、图像和 视觉处理),分别设计了全新的就业加强课,以 满足不同需求的学生学习

  • 课程多方位全方面重磅升级!

针对就业核心方向(Web方向、人工智能-数据科学方向) 做了大刀阔斧的项目改革。Web方向:全新美多商城项目、 新增黑马头条项目,知识点全面覆盖,新增50+技术点; 人工智能方向:新增黑马头条推荐系统项目、小智聊天机 器人项目,课程加倍,课时长度提升近一倍

课程升级后,重点突出以下方面

阶段一 : python编程基础(基础班)

具备最基本的编程思维, 掌握基础的Python编程技术, 能够完成较小程序的开发,尚达不到企业的用人标准。

 

阶段二 : python高级编程和web基础(就业班)

掌握 Python 开发技术,可以满足企业开发的初级需求。

阶段三 : web-Django框架与项目(就业班)

Python Web开发工程师,独立开发后端业务,并能辅助开发前端业务。

阶段四 : Web-Flask框架与项目(就业班)

高级Python Web开发工程师,独立构建解决方案。

阶段五 : 人工智能机器学习编程(就业班)

对实际问题抽象为算法模型,对收集到的数据进行基本分析,构建有效的算法那模型。

阶段六 : 人工智能基于大数据的推荐系统项目(就业班)

具备基于大数据基础上的推荐系统搭建与开发能力。

阶段七 : 6选1 就业增强课大礼包(就业班)

  • python数据采集
  • python测试开发
  • python运维开发
  • 数据分析
  • 深度学习与物体检测
  • NLP聊天机器人

美多商城

美多商城属于B2C电商,类似于京东自营、亚马逊自营等运营模式,商城自身销售商品给顾客。

美多商城前台由首页、商品列表页、商品详情页、商品搜索、购物车系统、订单系统、支付系统、评论系统、 用户中心等多个系统功能组成。

美多商城运营后台由用户管理、商品管理、订单管理、系统管理等功能组成,采用前后端分离模式,使用Python Web开发框架Django REST framework + 前端开发框架Vue 的SPA单页面系统实现。系统采用了当前主流的 RESTful接口设计,采用JWT的认证方案,并解决了权限管理问题。

美多商城技术亮点

1. 采用Vue作为前端框架,前端架构融入分层设计思想。

2. 采用Django及Django REST framework作为后端框架。

3. 采用分布式文件系统FastDFS作为文件存储技术。

4. 融入CORS跨域技术。

5. 采用RESTful接口设计。

6. 采用Jinja2模板引擎。

7. 采用Haystack+Elasticsearch实现商品的搜索。

8. 使用Redis作为缓存。

9. 实现MySQL读写分离。

10. 采用JWT认证机制。

11. 采用RabbitMQ作为消息中间件,配合Celery完成异步任务处理。

12. 实现页面静态化处理。

13. 采用crontab进行定时任务处理。

14. 采用Cookie+Redis的购物车解决方案。

15. 采用支付宝支付。

16. 引入电商SKU与SPU的概念。

17. 电商采用B2C模式。

18. 采用云通讯实现短信的发送。

19. 采用Docker容器技术。

20. 采用Nginx反向代理实现负载均衡。

21. 接入第三方登录。

22. 采用数据库事务+乐观锁解决并发订单保存问题。

黑马头条Web项目

黑马头条项目是一款汇集科技资讯、技术文章和问答交流的用户终端产品 。类似于今日头条,产品包含用户阅 读端App、作者自媒体运营端PC Web站点和系统运营管理后台PC Web站点三个部分。

黑马头条提供全平台应用,让用户轻松获取最新资讯,发布资讯文章。 项目独创推荐系统和智能客服。

 

黑马头条Web技术亮点

1. 前端与移动App和PC网页对接。

2. 采用Flask-RESTful作为后端开发框架。

3. 采用JWT完成用户认证。

4. 采用阿里大于短信服务。

5. 采用七牛对象存储服务。

6. 融入CORS跨域技术。

7. 采用RESTful接口设计。

8. 采用数据库主从同步机制,实现读写分离。

9. 采用Twitter的Snowflake雪花算法实现分布式ID。

10. 采用Redis Cluster集群和Redis主从+Sentinel哨兵。

11. 采用RabbitMQ作为消息中间件,配合Celery完成异步任务处理。

12. 采用gRPC与推荐系统和聊天机器人进行远程调用。

13. 采用Kafka作为消息中间件。

14. 采用APScheduler管理定时任务。

15. 采用Socket.IO实现IM即时通讯。

16. 采用Elasticsearch作为搜索引擎。

17. 采用Nginx反向代理实现负载均衡。

黑马推荐系统项目

黑马头条推荐系统属于机器学习与深度学习推荐应用项目,类似今日头条、掘金等推荐。用户可以通过黑马头 条APP获取个性化推荐技术文章的效果。

黑马头条推荐建立在海量用户与文章之上,主要在Feed流推荐、相关推荐、猜你喜欢应用场景。黑马头条使用 Lambda架构整合实时计算和离线计算, 借助分布式环境提升计算能力,通过ALS、LR、Wide&Deep 等机器 学习与深度学习、推荐算法进行智能推荐。提高了优秀文章的点击率,增加热门文章和新文章的推荐占比,达 到千人千面的用户推荐效果。

 

黑马头条推荐系统技术亮点

1、 完整采用一套lambda大数据计算框架

2、 采用Flume进行日志采集工作

3、 采用Sqoop进行Mysql业务数据迁移

4、 使用hadoop分布式文件系统

5、 采用HIVE作为离线数据仓储

6、 采用Spark SQL作为离线分析工具

7、 采取Spark Streaming实现流式计算

8、 采用TFIDF与TextRank完成文章关键词计算

9、 采用spark LDA完成文章主题词计算

10、 采用spark Word2Vec模型计算文章向量

11、 文章相似度计算使用BucketRandomProjectionLSH计算

12、 用户画像引入时间衰减因子计算关键词权重结果

13、 采用Spark建立特征服务中心平台,完成特征提供任务

14、 推荐部分采取召回、排序两种策略任务

15、 召回部分采取多路召回合并,包括ALS召回、模型召回、新文章召回、热门召回

16、 排序部分引入模型融合,使用LR排序、GBDT特征处理、FM模型推荐、Wide&Deep模型

17、 采用Hbase集群完成用户画像、特征结果、推荐结果存储

18、 采用实时画像与实施召回等解决用户冷启动问题

19、 采用GRPC作为用户推荐接口

20、 引入ABTest实验中心,完成埋点参数设置,实时推荐效果反馈和分析,以及模型替换方案

21、 使用Redis作为推荐结果的缓存

NLP小智聊天机器人项目

智能客服项目是一个自然语言处理的项目,实现的功能类似于电商等平台的智能客服。在用户遇到基础的问题 的时候,可以和智能客服进行基础的对话,从而解决问题,减少了人工客服的工作量。

整个项目涉及了70%的自然语言处理的知识点,包括分词、词向量的训练、seq2seq模型、attention、 BeamSearch等内容。整个项目使用Pytorch来实现,其中基础的内容包括pytorch使用方法等,会在项目之前 作为前置内容来进行系统的学习。

 

NLP小智聊天机器人技术亮点

1、 Ptorch中的api使用和Pytorch中数据加载方法

2、模型搭建方法、模型的训练和评估方法

3、梯度下降和反向传播原理

4、文本向量化的方法:词袋模型,one-hot编码,word embedding等

5、循环神经网络RNN,包括LSTM、GRU以及双向LSTM等

6、梯度爆炸和梯度消失原理和解决方法

7、RELU和ELU等激活函数

8、Batch Normalization 批标准化

9、文本分类和意图识别的常见方法

10、fastText的使用和原理

11、Seq2Seq的模型原理和模型的实现

12、注意力机制

13、BeamSearch

14、常见检索模型的实现方法和流程

15、基于簇修建的相似度计算类方法

16、基于tfidf的文本向量化方法

17、基于BM25的文本向量化方法

18、基于深度学习的文本向量化方法

19、孪生神经网络的搭建

20、深度模型中self-attenion的原理和实现

21、深度模型中池化方法原理和实现

爬虫项目库

为了提高学生在爬虫领域的实战经验,所以制作了爬虫项目库,其中包括如下内容: 12306 车票购买程序、代理池搭建、失信人名单采集、京东全网数据爬虫、斗鱼socket弹幕采集

 

爬虫项目库技术亮点

1、能够掌握复杂爬虫请求验证方法

2、能够掌握复杂爬虫过程中cookie等信息收

3、能够掌握大规模电商数据采集方法

4、能够自行搭建代理池,使用代理池完成反反

5、能够完成socket请求过程中数据的采

6、能够精通selenium完成复杂验证网站数据

7、能够使用Gerapy完成大规模爬虫的部署

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