人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。 01來看看Python為什么如此受歡迎

全球前四大流行語言之一 01

根據(jù)TIOBE新排名 ，Python已超越C#，與Java,C,C++一起成為全球前4大流行語言。且，國內(nèi)目前百度指數(shù)搜索量已經(jīng)超越Java，與C++，即將成為國內(nèi)受歡迎的開發(fā)語言。

無所不能的“膠水”語言 02

Python被廣泛應(yīng)用于后端開發(fā)、游戲開發(fā)、網(wǎng)站開發(fā)、科學(xué)運(yùn)算、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算，圖形開發(fā)等領(lǐng)域；Python在軟件質(zhì)量控制、提升開發(fā)效率、可移植性、組件集成、豐富庫支持等各個(gè)方面均處于先進(jìn)地位。

很容易從小白變大神 03

python具有簡單、易學(xué)、免費(fèi)、開源、可移植、可擴(kuò)展、可嵌入、面向?qū)ο蟮葍?yōu)點(diǎn)，它的面向?qū)ο笊踔帘萰ava和C#.net更徹底；從事Python開發(fā)，所從事的工作機(jī)會和工作崗位及工作內(nèi)容可選擇的余地很多，未來發(fā)展的空間也很大。

物以稀為貴 人少薪資高 04

據(jù)統(tǒng)計(jì)，Python人才需求量每日高達(dá)5000+,但目前市場上會 Python的程序員少之又少, 競爭小，很容易快速高薪就業(yè)。從Python開發(fā)者薪資的變化趨勢來看，目前Python正處于行業(yè)爆發(fā)初期的風(fēng)口上。

02高薪高大上行業(yè)使用Python

爬蟲開發(fā)

將網(wǎng)絡(luò)一切數(shù)據(jù)作為資源，通過自動化程序進(jìn)行有針對性的數(shù)據(jù)采集以及處理。

網(wǎng)絡(luò)編程

網(wǎng)絡(luò)編程在生活和開發(fā)中無處不在，哪里有通訊就有網(wǎng)絡(luò)，它可以稱為是一切開發(fā)的以及處理。

金融分析

金融分析包含:金融知識和Python相關(guān)模塊的學(xué)習(xí)，手把手帶你從金融小白到開發(fā)量化交易策略的大拿。

IT自動化開發(fā)

將靜態(tài)的設(shè)備結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為根據(jù)T服務(wù)需求動態(tài)彈性響應(yīng)的策略,真刀真槍的帶你開發(fā)企業(yè)中常用的項(xiàng)目。

人工智能+機(jī)器

人工智能時(shí)代來臨，萬和IT引入深度機(jī)器學(xué)習(xí)課程。

Web開發(fā)

前端部分，手把手開發(fā)動態(tài)網(wǎng)頁;后端部分，實(shí)現(xiàn)并使用自己的微型Web框架

03精心定制的課程體系

課程安排 階段python核心編程

時(shí)間 內(nèi)容 培訓(xùn)目標(biāo) 備注 Python開發(fā)環(huán)境 認(rèn)識操作系統(tǒng)；認(rèn)識python；開發(fā)環(huán)境pycharm 基礎(chǔ)語法 1. 注釋；變量以及類型；標(biāo)識符；輸出/輸入； 2. 控制語句使用思路、運(yùn)算符；數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換； 3. 字符串介紹；字符串的輸出/輸入；下標(biāo)和切片；字符串常見操作； 4. 列表的操作；元組操作；字典操作 函數(shù) 1.函數(shù)的概念；函數(shù)的定義和調(diào)用；函數(shù)的文檔說明； 2.函數(shù)參數(shù)；函數(shù)的返回值； 3.種函數(shù)的類型；函數(shù)的嵌套調(diào)用； 4. 局部變量；全局變量； 5.函數(shù)應(yīng)用：學(xué)生管理系統(tǒng)（函數(shù)版）； 6.引用；函數(shù)參數(shù)高級；遞歸函數(shù)；匿名函數(shù)； 文件操作 1.文件介紹；文件的打開與關(guān)閉；文件的讀寫； 2.應(yīng)用練習(xí)：文件拷貝； 3.文件的隨機(jī)讀寫定位概念的理解； 4.文件重命名、刪除； 文件夾的相關(guān)操作； 5.應(yīng)用練習(xí):批量修改文件名； 6.文件應(yīng)用:學(xué)生管理系統(tǒng)(文件版)； 面向?qū)ο?1.面向?qū)ο缶幊探榻B；類和對象；類的定義； 2.創(chuàng)建對象；魔法方法；self； 3.保護(hù)對象的屬性；__del__()方法； 4.單繼承；多繼承；重寫方法以及調(diào)用被重寫的方法；多態(tài)；類屬性和實(shí)例屬性； 設(shè)計(jì)模式與異常處理 1．工廠模式；單例模式；__new__()方法； 2. 異常；捕獲異常；異常的傳遞；自定義異常；異常處理中拋出異常； 模塊 1.模塊制作；模塊發(fā)布； 2.模塊安裝；模塊使用； 3. import 語句；from…import 語句；rom…import* 語句; 銀行ATM模擬程序 1. 項(xiàng)目分析與設(shè)計(jì)； 2. 銀行卡類，主要用來存儲賬戶信息，包括卡號、密碼、用戶名、余額四個(gè)屬性，另外寫了一個(gè)構(gòu)造方法。 3. ATM機(jī)類，主要用來查詢和修改銀行卡的信息，寫了五個(gè)方法，以銀行卡類的對象作為參數(shù)，實(shí)現(xiàn)銀行卡查詢（包括卡號、密碼、用戶名、余額）、存款（銀行卡余額增加）、取款（銀行卡余額減少）、修改銀行卡密碼、退卡（退出程序）等功能；

第二階段python和Linux高級編程

時(shí)間 內(nèi)容 培訓(xùn)目標(biāo) 備注 Linux基本命令 1. shell操作；文件和目錄；文件屬性修改命令；查找與檢索命令； 2. 磁盤管理；壓縮包管理；進(jìn)程管理；用戶管理；網(wǎng)絡(luò)管理； 3. 其他命令；常用服務(wù)器ftp/ssh/samba；編輯器vim/sublime/gedit； 4. gcc工具鏈；ubuntu軟件安裝與卸載； 5. RedHat軟件安裝與卸載；centOS軟件安裝與卸載 網(wǎng)絡(luò)編程與多任務(wù) 1. 多任務(wù)-進(jìn)程；多任務(wù)-協(xié)程；多任務(wù)-線程； 2.網(wǎng)絡(luò)-udp；網(wǎng)絡(luò)-tcp；收發(fā)文件夾； 3.網(wǎng)絡(luò)協(xié)議與數(shù)據(jù)包解析; 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：mini-web服務(wù)器 1. web服務(wù)器的運(yùn)行原理、MySQL數(shù)據(jù)庫操作和設(shè)計(jì)； 2. 元類對數(shù)據(jù)庫封裝的設(shè)計(jì)思想； 3. 并發(fā)服務(wù)器模型；靜態(tài)頁面；正則表達(dá)式解析； 4.動態(tài)頁面；log日志；數(shù)據(jù)庫mysql應(yīng)用；數(shù)據(jù)庫mysql應(yīng)用； 5.mysql與python交互；mysql的ORM實(shí)現(xiàn)；mini-web服務(wù)器框架集成； 6.項(xiàng)目驗(yàn)收與總結(jié)

第三階段web開發(fā)

時(shí)間 內(nèi)容 培訓(xùn)目標(biāo) 備注 靜態(tài)頁面 1.html入門；css入門；css高級； 2. css高級； 動態(tài)頁面 1. JavaScript編程；DOM操作； 2. JQuery；JQuery高級； 3.JQuery高級； 4.項(xiàng)目：電商頁面綜合特效； Django框架開發(fā) 1.Django入門；Django模型； 2.Django視圖； 3.Django模板；Django常用； 項(xiàng)目：電商平臺 1.GIt版本控制；Redis開發(fā)； 2.購物電商平臺項(xiàng)目編碼； 3.Django高級第三方模塊； 4.Nginx配置和uWSGI部署； Flask web框架 1.Flask入門；模板與表單； 2.數(shù)據(jù)庫；第三方擴(kuò)展和部署 公眾號開發(fā) 1.公眾號類別；開發(fā)原理； 2.服務(wù)器驗(yàn)證； 3.公眾號接收與發(fā)送消息； 4.公眾號菜單；jssdk包開發(fā) 項(xiàng)目：租房網(wǎng)o2o 1.RESTful接口開發(fā)； 2.移動端Web生活類o2o項(xiàng)目編碼；

第四階段爬蟲開發(fā)

時(shí)間 內(nèi)容 培訓(xùn)目標(biāo) 備注 爬蟲開發(fā) 1.爬蟲知識體系和urllib2庫基本使用；urllib2高級與Requests模塊； 2.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取；多線程爬蟲+Selenium+PhantomJS； 3.定向抓取互聯(lián)網(wǎng)中指定領(lǐng)域的海量信息； 4.數(shù)據(jù)分析,清洗數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘； Mongodb應(yīng)用開發(fā) 1.基本使用增刪改查；聚合操作； 2.備份和恢復(fù)； 3.Mongodb和python交互； Scrapy框架 1.配置安裝、入門案例； 2.Scrapy Shell； 3.item Pipline、Spider； 4.CrawlSpider； 5.Downloader Middlewares； 6.Settings； Scrapy-redis分布式組件 1.Scrapy-redis提供了下面四種組件（components）：(這四個(gè)模塊都要做相應(yīng)的修改)； 2.Scheduler； 3.Duplication Filter； 4.Item Pipeline； 5.Base Spider； 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：IT桔子分布式爬蟲 1.IT桔子是關(guān)注IT互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的結(jié)構(gòu)化的公司數(shù)據(jù)庫和商業(yè)信息服務(wù)提供商； 2.IT桔子致力于通過信息和數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、聚合、挖掘、加工、處理，幫助目標(biāo)用戶和客戶節(jié)約時(shí)間和金錢、提高效率，以輔助其各類商業(yè)行為，包括風(fēng)險(xiǎn)投資、收購、競爭情報(bào)、細(xì)分行業(yè)信息、國外公司產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)服務(wù)等； 3.需求：運(yùn)用分布式爬蟲，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化數(shù)據(jù)采集。采集頁面下所有創(chuàng)業(yè)公司的公司信息:

第五階段人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）

時(shí)間 內(nèi)容 培訓(xùn)目標(biāo) 備注 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1.微積分與概率論基礎(chǔ)； 2.線性代數(shù)與矩陣運(yùn)算； 3.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì)； 4.凸優(yōu)化基礎(chǔ)； 5.梯度下降和擬牛頓、熵模型 數(shù)據(jù)分析 1.科學(xué)計(jì)算numpy、pandas； 2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib； 3.自然語言處理NLTK； 機(jī)器學(xué)習(xí) scikit-learn；機(jī)器學(xué)習(xí)與特征工程； 分類算法；回歸與非監(jiān)督學(xué)習(xí)。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導(dǎo)入、ndarray屬性與基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數(shù)據(jù)丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國各州人口數(shù)據(jù)分析、pandas數(shù)據(jù)處理、pandas繪圖函數(shù)、pandas讀取數(shù)據(jù)、學(xué)生使用pandas練習(xí)數(shù)據(jù)處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實(shí)現(xiàn)登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ； 4.matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風(fēng)格和樣式 、matplotlib基礎(chǔ)知識、matplotlib四圖； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例； 6.線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導(dǎo)數(shù)回顧、實(shí)例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 7.決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實(shí)例、貝葉斯實(shí)例； 8.SVM支持向量機(jī)&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實(shí)例、K-Means算法實(shí)際應(yīng)用案例 機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目 算法與項(xiàng)目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項(xiàng)目，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步代碼實(shí)戰(zhàn)帶大家快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)。選擇經(jīng)典案例基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，使用matplotlib進(jìn)行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立 實(shí)戰(zhàn)案例： 1.人臉識別； 2.手跡識別； 3.預(yù)測年收入； 4.自動臉補(bǔ)全； 5.使用聚類手寫數(shù)字識別； 6.汽車車牌識別； 深度學(xué)習(xí) 1.TensorFlow框架開發(fā)； 2.Tensorflow IO操作； 3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)； 4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)； 5.項(xiàng)目：圖像識別； 深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 基于深度學(xué)習(xí)最火Tensorflow框架實(shí)戰(zhàn)，結(jié)合案例演示如何應(yīng)用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并完成案例任務(wù) 使用深度學(xué)習(xí)框架從零開始完成人臉檢測，驗(yàn)證碼識別，人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位，垃圾郵件分類，圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對于每一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開分析與評估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！

第六階段自動化運(yùn)維

時(shí)間 內(nèi)容 培訓(xùn)目標(biāo) 備注 LAMP 環(huán)境編譯及 Apache 配置 1. LAMP 環(huán)境編譯； 2. Apache 基本選項(xiàng)及應(yīng)用案例； 3. 彈性云計(jì)算； 4. 云存儲； 5. 云數(shù)據(jù)庫； Nginx 服務(wù) 1. LNMP 安裝與管理； 2. FastCGI 模式； 3. 修改 Nginx 配置文件； 4. 配置 Nginx 虛擬主機(jī)； 5. 代理負(fù)載均衡技術(shù)； 6. Nginx 反向代理； 7. 模塊設(shè)置； iptables 防火墻 1. 防火墻概述； 2. TCP_wrappers 防護(hù)機(jī)制； 3. iptables 防火墻語法； 4. 常用防火墻腳本； 5.將 iptables 作為 NAT 路由器； Ansible 1. Ansible 簡介； 2. 安裝配置與運(yùn)行； 3. Ansible 使用； 4. Ansible-API 的使用； 自動化運(yùn)維工具SaltStack 1. saltstack 介紹； 2. saltstack 安裝運(yùn)行； 3. saltstack 的使用； 4. saltstack API 使用； Docker自動化管理平臺開發(fā) 1.Docker介紹、安裝與基本使用； 2.Docker API介紹與調(diào)用； 3.通過API對docker鏡像庫、docker contoiner進(jìn)行管理； 4.通過web管理所有docker contoiner的增刪改查及； 5.狀態(tài)監(jiān)測與監(jiān)控系統(tǒng)對接實(shí)現(xiàn)docker容器狀態(tài)的監(jiān)測； 運(yùn)維綜合實(shí)戰(zhàn)：saltstack與docker結(jié)合構(gòu)建高可用和自動發(fā)現(xiàn)服務(wù) 架構(gòu)說明：管理員在salt-master端使用python程序啟動容器，向redis注冊信息，包括容器名字、IP、端口等。master端會根據(jù)這個(gè)信息實(shí)時(shí)生成pillar數(shù)據(jù)，再根據(jù)相應(yīng)的states文件，就能定期更新haproxy配置和reload服務(wù)。

可獲得的原廠認(rèn)證 （選修）

時(shí)間 內(nèi)容 培訓(xùn)目標(biāo) 備注 HCNA-Big Data（華為認(rèn)證-大數(shù)據(jù)管理員認(rèn)證） 大數(shù)據(jù)行業(yè)與技術(shù)趨勢、HDFS分布式文件系統(tǒng)技術(shù)、apReduce和YARN分布式計(jì)算引擎技術(shù)、Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算技術(shù)、Kerberos&Ldap技術(shù)及應(yīng)用、 HBase分布式數(shù)據(jù)庫、 Hive數(shù)據(jù)倉庫工具、Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、Flume海量日志聚合、 Solr數(shù)據(jù)搜索、 Kafka訂閱消息系統(tǒng)、 Oozie工作流引擎、 Zookeeper集群分布式鎖設(shè)施、 Streaming數(shù)據(jù)傳送技術(shù)、 Hue圖形化管理、FusionInsight HD解決方案介紹、FusionInsight HD集成設(shè)計(jì)、FusionInsight HD安裝部署、 FusionInsight HD產(chǎn)品維護(hù) HCNP-Big Data（華為認(rèn)證-大數(shù)據(jù)開發(fā)者認(rèn)證） 大數(shù)據(jù)行業(yè)與技術(shù)趨勢、 HDFS分布式文件系統(tǒng)技術(shù)、MapReduce和YARN分布式計(jì)算引擎技術(shù)、Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算技術(shù)、Kerberos&Ldap技術(shù)及應(yīng)用、 HBase分布式數(shù)據(jù)庫、 Hive數(shù)據(jù)倉庫工具、Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、Flume海量日志聚合、 Solr數(shù)據(jù)搜索、 Kafka訂閱消息系統(tǒng)、 Oozie工作流引擎、 Zookeeper集群分布式鎖設(shè)施 HCIE-BigData(華為認(rèn)證互聯(lián)網(wǎng)專家-大數(shù)據(jù)) Linux、數(shù)據(jù)庫、python開發(fā)、華為 FusionInsight、FusionInsight LibrA 實(shí)驗(yàn)、華為企業(yè)級的大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)倉庫平臺FusionInsightLibrA的架構(gòu)、功能特性、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)及數(shù)據(jù)庫開發(fā)等；數(shù)據(jù)挖掘的理論（包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉庫、分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等）以及使用華為企業(yè)級大數(shù)據(jù)挖掘平臺FusionInsightMiner和基于華為云的企業(yè)智能平臺EI（EnterpriseIntelligence）的基礎(chǔ)服務(wù)-MLS（MachineLearningService，機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)）進(jìn)行數(shù)據(jù)深度分析和挖掘 HCNA-Cloud(華為認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)工程師—云計(jì)算) 云計(jì)算原理、云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)，華為云計(jì)算軟硬件架構(gòu)和部署管理,桌面云通用技術(shù)及應(yīng)用，并具備協(xié)助設(shè)計(jì)和部署云計(jì)算平臺以及使用華為云計(jì)算設(shè)備實(shí)施設(shè)計(jì) HCNP-Cloud(華為認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)工程師— 華為云解決方案介紹，云計(jì)算技術(shù)和高級技術(shù)，云解決方案安全架構(gòu)，云解決方案項(xiàng)目設(shè)計(jì)和部署，運(yùn)維管理和故障處理。華為虛擬化數(shù)據(jù)中心，桌面云和大數(shù)據(jù)分析平臺的設(shè)計(jì)和部署流程，并具備使用華為對應(yīng)產(chǎn)品和解決方案進(jìn)行實(shí)施。 (云計(jì)算)HCIE-Cloud(華為認(rèn)證互聯(lián)專家—云計(jì)算) 云計(jì)算解決方案、桌面云解決方案、華為FusionSphere OpenStack虛擬化云平臺和ManageOne管理系統(tǒng)；覆蓋云計(jì)算技術(shù)和華為云計(jì)算產(chǎn)品與方案。ICT云計(jì)算解決方案的規(guī)劃設(shè)計(jì)、部署、維護(hù)和優(yōu)化，以及使用華為云計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)建企業(yè)云計(jì)算解決方案 HCNA-Security（華為安全認(rèn)證） 網(wǎng)絡(luò)安全基礎(chǔ)知識，防火墻基礎(chǔ)知識和部署，防火墻訪問控制列表技術(shù)，防火墻動態(tài)地址轉(zhuǎn)換技術(shù)，防火墻VPN(Virtual Private Network)技術(shù)，華賽安全產(chǎn)品介紹 HCNP-Security 防火墻的高可靠性應(yīng)用，虛擬防火墻技術(shù)，入侵和防御技術(shù)，異常流量清洗，防病毒、web過濾、防垃圾郵件技術(shù)，終端安全技術(shù)。面向中小型企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，并具備獨(dú)立設(shè)計(jì)中小企業(yè)安全網(wǎng)絡(luò)以及使用華賽防火墻設(shè)備實(shí)施設(shè)計(jì)

04來萬和學(xué)習(xí)都有哪些優(yōu)勢

師資

課程優(yōu)勢

一名好老師可以讓你短時(shí)間擁有和老師一樣牛的本領(lǐng)。萬和python課程，8年以上教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，任職于大型軟件互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)架構(gòu)師級別的大牛老師，手把手親自授課。

教學(xué)

課程優(yōu)勢

萬和IT教育所有課程，當(dāng)然也包括Python課程，全程小班面授非視頻教學(xué)，階段性能力測試，質(zhì)量更有。聽不懂隨時(shí)喊“咔”；一時(shí)學(xué)不會，后期重學(xué)。

項(xiàng)目

課程優(yōu)勢

我們信奉實(shí)干才是硬道理！企業(yè)項(xiàng)目，真實(shí)演練。從設(shè)計(jì)層面、框架選擇、靈活性、擴(kuò)展性、故障處理、以及如何優(yōu)化等多個(gè)角度幫你快速掌握最科學(xué)合理的開發(fā)流程。

費(fèi) 用

課程優(yōu)勢

一時(shí)失意，讓萬和幫你東山再起。萬和IT教育與百度金融，中國銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，所有課程支持學(xué)費(fèi)分期，更有先上課就業(yè)后再付費(fèi)的優(yōu)惠等著您。

05Python+人工智能，部分項(xiàng)目展示

01

今日頭條CTR廣告點(diǎn)擊量預(yù)估

點(diǎn)擊率預(yù)估是廣告技術(shù)的核心算法之一，它是很多廣告算法工程師喜愛的戰(zhàn)場。廣告的價(jià)值就在于宣傳效果,點(diǎn)擊率是其中最直接的考核方式之一,點(diǎn)擊率越大,證明廣告的潛在客戶越多,價(jià)值就越大,因此才會出現(xiàn)了刷點(diǎn)擊率的工具和技術(shù)。通過對于點(diǎn)擊量的評估，完成對于潛在用戶的價(jià)值挖掘

02

公安系統(tǒng)圖像檢索

本項(xiàng)目基于卷積神經(jīng)網(wǎng)在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)出對應(yīng)的『二值檢索向量』，對全部圖先做了一個(gè)分桶操作，每次檢索的時(shí)候只取本桶和臨近桶的圖片作比對，而不是在全域做比對，使用這樣的方式提高檢索速度，使用Tensorflow框架建立基于ImageNet的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并完成模型訓(xùn)練以及驗(yàn)證

06這里有牛叉的師資團(tuán)隊(duì)

劉老師

教學(xué)專長：熟悉Python、Oracle、MySQL等多種主流編程語言和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。熟悉軟件從項(xiàng)目開發(fā)、測試、實(shí)施以及交付的全流程，在性能測試、自動化測試及軟件質(zhì)量管理等方面的人才培養(yǎng)上具有較高的建樹。 個(gè)人履歷：17年IT行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在軟件開發(fā)，測試和管理各個(gè)領(lǐng)域都有長時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)積累。