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人工智能+Python在职加薪课程

 
   班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服!
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 



课程部份名称 主讲内容 技术要点 学习目标
Web部份 RPC原理与实践(一)
——RPC原理 RPC介绍、通信协议、服务器工作模型、异常处理 可掌握的核心能力:
1.理解RPC与HTTP的关联;
2.理解RPC的技术实现;
3.理解分布式RPC的技术实现;
4.gRPC的使用开发;
5.Thrift的使用开发;
6.能够基于OpenStack搭建云服务平台;
7.掌握云计算平台特点及基本架构功能;
8.掌握openstack环境部署;
9.掌握openstack平台日常简单使用技巧;
10.掌握openstack平台故障梳理思路。

可解决的现实问题:
1. 服务与服务高效率通信实现;
2. 公司私有云搭建。
RPC原理与实践(二)
——分布式RPC 服务注册、服务发现、服务调用负载均衡
RPC原理与实践(三)
——gRPC Protobuf协议、HTTP/2协议、gRPC使用、异常处理
RPC原理与实践(四)
——Thrift 协议选择、Thrift使用
OpenStack云计算快速入门 云计算基础、OpenStack简介
OpenStack云计算之环境部署 实验环境、支撑性服务部署、认证组件部署、glance组件部署、计算组件部署、网络组件部署
OpenStack云计算之综合实践 第一个VM实例、可视化界面部署、块存储运用、深入理解VM创建
OpenStack云计算之实践拓展 定制映像、定制网络
爬虫部份 Docker核心技术原理及其应用 Docker安装配置、Docker核心技术原理、Docker Compose原理与使用、环境搭建案例 可掌握的核心能力:
1.深入理解Python爬虫开发核心思路;
2.掌握多种队列、消息队列的原理与开发使用;
3.掌握多种数据去重方案的原理与开发使用;
4.掌握多种响应数据解析、存储方案的开发使用;
5.掌握多种异步框架的原理与开发使用;
6.掌握多种爬虫客户端工具的原理与开发使用;
7.掌握爬虫框架的设计与开发使用;
8.掌握多种爬虫反爬处理方案的实现;
9.掌握快速搭建复杂开发、生产环境的能力。
可解决的现实问题:
1.解决爬虫运行环境复杂不稳定的情况;
2.对数据采取结果进行数据去重;
3.反爬分析及反反爬策略。
Python爬虫开发环境与Docker PyCharm配置并使用Docker、基于Docker配置安装爬虫网络库、HTTP/HTTPS与WebSocket、PC/移动端数据抓包
爬虫中的去重处理介绍及方案实现 爬虫去重应用场景、去重原理介绍、临时去重与持久化去重、信息摘要指纹去重、SimHash指纹去重、布隆过滤器原理与实现
Python爬虫中的请求管理的实现 爬虫请求管理介绍、请求去重原理与实现、请求调度原理与实现、Redis队列原理与实现、Kafka原理与使用、Rabbitmq原理与使用、断点续爬/增量式爬虫原理
Python爬虫中的数据处理业务 基础数据解析方式、特殊数据解析方式、数据清洗流程、数据存储介绍、关系型数据库ORM使用、非关系型数据库ORM使用
Python爬虫中的异步任务设计 进程/线程/协程对比、操作系统IO模型介绍、IO设计模式原理与介绍、Python常用异步IO库原理与使用、分布式异步任务框架原理与使用
爬虫架构实现以及案例实战运用 爬虫系统/架构设计、爬虫系统/架构设计实现、各大电商网站数据采集、微信小程序/公众号数据采集、各大生活类网站数据采集
爬虫中的反爬分析与应对 爬虫反爬分析介绍、常见反爬措施与处理方案、多形式代理使用实践、多形式验证码处理实践、JS逆向解析处理与实践
人工智能部份 深度学习基础 深度学习简史、代价函数、梯度下降算法、激活函数、前馈神经网络 可掌握的核心能力:
1.能够深度掌握深度学习的算法原理以及应用案例;
2.在图像识别上能够学到目标检测的项目开发经验;
3.掌握相关自然语言处理基础知识;
4.开发聊天机器人的开发案例;
5.搭建完整的人工智能人脸识别等应用服务。

可解决的现实问题:
1.基于深度学习的机器视觉相关应用;
2.基于第三方平台的人脸识别相关应用;
3.基于自然语言处理的聊天类机器人相关应用。
深度学习优化进阶 神经网络优化难度、正则化、参数初始化策略、优化算法、批量归一化
卷积神经网络 卷积操作、池化操作、图像识别类网络结构、数据扩充、目标检测类网络结构
循环神经网络 RNN、循环网络训练、双向/多层/编解码网络、门控循环神经网络、注意力机制
高级主题 生成对抗网络、迁移学习、半监督学习、自动编码器、CapsuleNet
图片商品物体检测项目
第一部份-数据集处理 目标检测概述、目标检测数据集、目标检测方法、目标数据标记、标注数据存储、数据集格式转换、TFRecord读取与存储、slim库
图片商品物体检测项目
第二部份-模型原理、实现 目标检测任务描述、R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO与SSD
图片商品物体检测项目
第二部份-项目框架实现 数据读取接口、模型接口、训练与测试接口
百度人脸识别课程 服务访问方式、人脸识别、物体识别、文字识别、语音识别与合成、语言处理基础技术
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