AI人工智能需要學(xué)哪些課程？

AI人工智能需要學(xué)哪些課程？參加人工智能培訓(xùn)很大程度上是為了就業(yè)，其實(shí)人工智能工程師如果想要獲得更高的薪資還是需要掌握更扎實(shí)的知識(shí)基礎(chǔ)的，目前AI人工智能比較火，但是切莫盲目跟風(fēng)，AI人工智能學(xué)習(xí)還需要我們腳踏實(shí)地的進(jìn)行學(xué)習(xí)。

達(dá)內(nèi)AI人工智能培訓(xùn)課程是符合企業(yè)需求的課程標(biāo)準(zhǔn)，提供實(shí)戰(zhàn)機(jī)會(huì)。那么達(dá)內(nèi)AI人工智能需要學(xué)哪些課程？

達(dá)內(nèi)AI人工智能培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容第一步：Python核心語(yǔ)言

1、Python核心

AI行業(yè)生態(tài)、Python技能矩陣、計(jì)算機(jī)核心架構(gòu)、Python程序構(gòu)成及運(yùn)行原理、變量、賦值

數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)操作：核心數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、運(yùn)算符

流程控制語(yǔ)句：分支語(yǔ)句、循環(huán)語(yǔ)句、循環(huán)嵌套、跳轉(zhuǎn)語(yǔ)句、pass語(yǔ)句

列表與元組：基礎(chǔ)操作、內(nèi)存分配、動(dòng)態(tài)擴(kuò)容原理、列表推導(dǎo)式、元組解包、常用函數(shù)字典：基礎(chǔ)操作、內(nèi)存分配、哈希算法、開發(fā)尋址、字典推導(dǎo)式、常用函數(shù)容器綜合訓(xùn)練：列表與字典嵌套

函數(shù)：定義與調(diào)用、形參與實(shí)參、返回值、作用域、內(nèi)存分配、設(shè)計(jì)原則復(fù)習(xí)與串講：基本語(yǔ)法復(fù)習(xí)與串講

2、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)

對(duì)象和類、內(nèi)存分配、實(shí)例成員、類成員、跨類調(diào)用

MVC架構(gòu)模式

封裝、單繼承、多繼承、多態(tài)、重寫、重載、設(shè)計(jì)原則

復(fù)習(xí)與串講：OOP復(fù)習(xí)與串講

3、Python高級(jí)

模塊與包、導(dǎo)入、常用模塊

異常處理、迭代器、生成器

lambda表達(dá)式、高階函數(shù)、閉包函數(shù)、裝飾器

10、文件讀寫、with語(yǔ)句

復(fù)習(xí)與串講：高級(jí)語(yǔ)法復(fù)習(xí)與串講

階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：綜合項(xiàng)目：基于MVC架構(gòu)與PyQT的數(shù)瞰商智運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

達(dá)內(nèi)AI人工智能培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容第二步：數(shù)據(jù)科學(xué)與商業(yè)智能

1、商業(yè)智能數(shù)據(jù)中樞(SQL+Hive)

數(shù)據(jù)庫(kù)初識(shí)；數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言：數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)表的創(chuàng)建、查看、刪除、修改

數(shù)據(jù)操作與查詢：新增、修改與刪除數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)基礎(chǔ)查詢、算數(shù)運(yùn)算、條件運(yùn)算、where子句與邏輯運(yùn)算

高級(jí)查詢：模糊查詢、限制查詢、聯(lián)合查詢、聚合查詢、子查詢、傳參子查詢、表關(guān)聯(lián)

綜合案例：教育機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)查詢、企業(yè)員工數(shù)據(jù)查詢；日期函數(shù)與字符串函數(shù)

窗口函數(shù)：統(tǒng)計(jì)類窗口函數(shù)、偏移函數(shù)、排序窗口函數(shù)、分組函數(shù)

自定義函數(shù)、存儲(chǔ)過程；企業(yè)實(shí)戰(zhàn)：日周月包寬表制作與指標(biāo)計(jì)算

綜合案例：依據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則的用戶分層與業(yè)務(wù)應(yīng)用

A！大模型-專題一：傳統(tǒng)SOL查詢vs智能增強(qiáng)査詢、高效SOL語(yǔ)句編寫、SOL查詢的驗(yàn)證與優(yōu)化、SOL查詢語(yǔ)法勘誤

Hadoop概述(HDFS、MapReduce)、Hive數(shù)據(jù)模型(分區(qū)、分桶、外部表)

Hive復(fù)合類型訪問及函數(shù)(數(shù)組、字段和結(jié)構(gòu)體的訪問及函數(shù))

綜合案例：基于提高在線教育充課率的用戶成長(zhǎng)策略

階段項(xiàng)目：基于數(shù)據(jù)庫(kù)的電商銷售管理系統(tǒng)

2、數(shù)據(jù)科學(xué)思維與工具

PowerBl介紹、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化

目標(biāo)拆解：目標(biāo)制定流程、月度目標(biāo)拆解、每日目標(biāo)拆解、RFM用戶標(biāo)簽

PowerBl可視化實(shí)踐：企業(yè)駕駛艙、門店經(jīng)營(yíng)分析、產(chǎn)品分析、用戶分析看板搭建

數(shù)據(jù)分析就業(yè)、職責(zé)與技能要求、數(shù)據(jù)分析步、思維與指標(biāo)體系、DeepSeek在Office的部署

Excle數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：自動(dòng)填充、地址引用、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)排序、數(shù)據(jù)篩選、條件格式；數(shù)據(jù)處理方法與業(yè)務(wù)場(chǎng)景：重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失值數(shù)據(jù)一致性、異常值處理、數(shù)據(jù)分列

基于函數(shù)的數(shù)據(jù)提取與表關(guān)聯(lián)：文本函數(shù)、日期函數(shù)、數(shù)學(xué)函數(shù)、查找引用函數(shù)、邏輯函數(shù)；數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析：統(tǒng)計(jì)函數(shù)、透視表與切片

數(shù)據(jù)可視化：圖表的基礎(chǔ)應(yīng)用與高級(jí)應(yīng)用；預(yù)測(cè)分析：數(shù)據(jù)相關(guān)性、線性型、時(shí)間序列模型

綜合案例-職業(yè)教育學(xué)科調(diào)整決策輔助：數(shù)據(jù)分析步驟、數(shù)據(jù)處理方法與函數(shù)、可視化看板搭建、項(xiàng)目報(bào)告撰寫、項(xiàng)目落簡(jiǎn)歷

數(shù)據(jù)分析常用方法：描述性統(tǒng)計(jì)、分組分析、矩陣分析、斗分析、RFM模型、帕累托分析、綜合分析、綜合案例

AI大模型,專題二：高效數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與業(yè)務(wù)診斷AI大模型-專題三：競(jìng)品分析與年度分析報(bào)告

達(dá)內(nèi)AI人工智能培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容第三步：機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

1、科學(xué)計(jì)算庫(kù)

Numpy基本知識(shí)：創(chuàng)建Ndarray數(shù)組、數(shù)組性、數(shù)組操作、掩碼操作、統(tǒng)計(jì)函數(shù)、算數(shù)函數(shù)

Pandas基礎(chǔ)知識(shí)：創(chuàng)建Series、Dataframe、索引和切片操作、布爾掩碼操作、標(biāo)簽篩選操作、字符串操作、pandas獲取數(shù)據(jù)(excel,csv,sql等)

Matplotlib及Pandas可視化：Matplotlib基礎(chǔ)繪圖、Pandas數(shù)據(jù)可視化之折線圖、柱狀圖、餅圖、散點(diǎn)圖、統(tǒng)計(jì)直方圖、箱線圖、櫥率密度圖、子圖

描述性分析及分組分析：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性分析、分組聚合、數(shù)據(jù)透視表、交叉表

數(shù)據(jù)預(yù)處理：合并數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)、均值移除、范圍縮放、歸一化、獨(dú)熱編碼、標(biāo)記編碼、特征工程、正則、二手房源數(shù)據(jù)預(yù)處理

2、Pandas項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

【醫(yī)療行業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】朝陽(yáng)醫(yī)院指標(biāo)搭建及銷售數(shù)據(jù)匯總

【電商行業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】?jī)?yōu)衣庫(kù)銷售數(shù)據(jù)分析、4P分析法、目標(biāo)額度分配

【金融行業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】銀行業(yè)電話營(yíng)銷活動(dòng)分析Pandas項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

【通信行業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】通訊公司客戶響應(yīng)速度提升項(xiàng)目

【零售行業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】新零售超市經(jīng)營(yíng)分析、SWOT競(jìng)品分析、活動(dòng)分析

【互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】滴滴出行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指標(biāo)異常情況分析

【電商行業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】淘寶百萬(wàn)級(jí)用戶行為分析、跨境電商年度復(fù)盤分析

3、Al數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

【統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)】統(tǒng)計(jì)學(xué)概述、概率分布、中心極限定理、三大分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、ABTest

【線性代數(shù)】向量、矩陣計(jì)算

【微積分】梯度、求導(dǎo)、偏導(dǎo)數(shù)

4、機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘

【機(jī)器學(xué)習(xí)概述】機(jī)器學(xué)習(xí)的定義、分類、應(yīng)用場(chǎng)景

【回歸問題-線性回歸】線性模型的定義、線性回歸、線性模型訓(xùn)練方法(損失函數(shù)、梯度下降、學(xué)習(xí)率、偏微分)、梯度消失與梯度爆仨

【回歸問題-多項(xiàng)式回歸】多項(xiàng)式的定義、多項(xiàng)式回歸、欠擬合過擬合、Lasso回歸與嶺回歸、回歸模型評(píng)價(jià)

【回歸問題案例】財(cái)政收入數(shù)據(jù)特征選擇

【回歸問題-決策樹回歸】決策樹的定義、決策樹回歸實(shí)現(xiàn)方法機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘

【分類問題-邏輯回歸】邏輯回歸定義、Sigmoid函數(shù)、交叉熵、多分類實(shí)現(xiàn)

【分類問題-SVM】支持向量機(jī)(SVM)原理、核函數(shù)(線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù))

【分類問題-樸素貝葉斯】貝葉斯定理、樸素貝葉斯分類器

【分類問題-決策樹】決策樹概述、信息熵、信息增益、增益率、基尼系數(shù)、ID3算法、C4.5算法

【分類綜合案例】人力資源數(shù)據(jù)分析與挖掘

【集成學(xué)習(xí)】CART和集成算法：Boosting/Bagging/Stacking、AdaBoost、GBDT、XGBoost、隨機(jī)森林

【聚類問題】距離算法(歐式距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、閔可夫斯基距離)、聚類模型劃分、經(jīng)典聚類算法(k-meansDBSCAN)、聚類問題評(píng)價(jià)指標(biāo)(CH指數(shù)、輪廓系數(shù))

【聚類問題綜合案例】航空公司客戶價(jià)值分析

【時(shí)間序列模型】ARMA/ARIMA

【模型評(píng)估與優(yōu)化】分類問題評(píng)估方法、回歸問題評(píng)估方法、超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法

【機(jī)器學(xué)習(xí)綜合案例】信用貸貸前審批項(xiàng)目、風(fēng)控模型搭建、Smote算法

達(dá)內(nèi)AI人工智能培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容第四步：深度學(xué)習(xí)

1、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

【深度學(xué)習(xí)基本理論】深度學(xué)習(xí)概述(定義、優(yōu)缺點(diǎn)、與機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)比、課程內(nèi)容與特點(diǎn)、發(fā)展史)、感知機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)(階躍函數(shù)、Siqmoid、tanh、Softmax)、損失函數(shù)(均方差、交叉熵)、梯度下降、反向傳播算法

【卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】卷積函數(shù)、卷積運(yùn)算、CNN(卷積層、激活層、池化層、全連接層)、經(jīng)典CNN模型介紹(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet)

【循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】經(jīng)典時(shí)間序列模型(RNN、LSTM)

【Transformer】注意力/自注意力機(jī)制、多頭注意力機(jī)制、Transformer

2、計(jì)算機(jī)視覺(CV)

【計(jì)算機(jī)圖像基本理論】計(jì)算機(jī)視覺概述、計(jì)算機(jī)成像原理、采樣率與分辨率、灰度級(jí)與灰度圖像、色彩空間

【圖像形態(tài)變換】算術(shù)計(jì)算(圖像加減法、圖像位運(yùn)算)、坐標(biāo)變換(旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、鏡像)、透視變換、仿射變換、圖像腐蝕與脹、開運(yùn)算與閉運(yùn)算、形態(tài)學(xué)梯度

【圖像色彩變換】顏色空間變換、圖像灰度化處理、二值化與反二值化、直方圖與直方圖均衡化處理、顏色通道操作、色彩提取

【圖像梯度處理】模糊與銳化、邊沿檢測(cè)、模板運(yùn)算(圖像濾波)

【OpenCV圖像預(yù)處理技術(shù)】OpenCV簡(jiǎn)介與安裝、圖像色彩操作與變換(灰度化處理、顏色通道操作、直方圖均衡化、色彩提取、二值化與反二值化)、圖像形態(tài)操作與變換(圖像加減法、圖像位運(yùn)算、旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、鏡像、透視變換、仿射變換、圖像腐蝕與膨脹、開運(yùn)算與閉運(yùn)算、形態(tài)學(xué)梯度)、圖像梯度(模糊與銳化、邊沿檢測(cè)、板運(yùn)算)

【圖像技術(shù)與AI】圖像增強(qiáng)技術(shù)、圖像技術(shù)的局限

【綜合項(xiàng)目】通過透視變換進(jìn)行圖像校正(樣本分析、技術(shù)路線選擇、圖像灰度化處理、圖像平滑及邊沿檢測(cè)、輪廊與邊沿提取、計(jì)算生標(biāo)構(gòu)建透視變換矩陣、執(zhí)行透視變換)

【綜合項(xiàng)目】集成電路質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)(樣本分析、技術(shù)路線選擇、圖像灰度化處理、二值化處理、圖像膨脹、圖像填充、圖像差異分析。瑕疵檢測(cè)與標(biāo)記)

【PyTorch基礎(chǔ)】概述、體系結(jié)構(gòu)、基本概念、張量操作(數(shù)據(jù)類型、常用屬性、類型轉(zhuǎn)換、形狀改變、數(shù)學(xué)計(jì)算)、ModuleList與Sequential、模型定義與保存

【PyTorch高級(jí)】模型保存與加載、數(shù)據(jù)讀取、文件隊(duì)列、文本文件/圖像樣本讀取、樣本批處理

【綜合案例】搭建CNN網(wǎng)絡(luò)

【PaddlePaddle基礎(chǔ)】PaddlePaddle概述、體系結(jié)構(gòu)、基本概念(Tensor、Layer、Variable、Program、Optimizer)、數(shù)據(jù)讀取(順序讀取器、隨機(jī)讀取器、批量讀取器)

【綜合案例1】線性回歸

【綜合案例2】多元回歸案例(波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè))

【PaddlePaddleCV】圖像分類問題櫥述、分類粒度、圖像分類發(fā)展歷程、圖像分類的挑戰(zhàn)、圖像分類的應(yīng)用、常用數(shù)據(jù)集(MNIST、IFAR10、ImageNet、FDDB、WIDERFace)

【綜合案例】使用CNN實(shí)現(xiàn)彩色圖像分類、圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注、深度CNN搭建、模型參數(shù)調(diào)整

【圖像分類優(yōu)化】樣本優(yōu)化、參數(shù)優(yōu)化、模型優(yōu)化

【目標(biāo)檢測(cè)基本理論】櫥述(定義、核心問題、算法分類、應(yīng)用)、TowSatege檢測(cè)技術(shù)(R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN)OneStage檢測(cè)技術(shù)(YOLO1~YOLO11系列、SSD)、常用數(shù)據(jù)集、常用圖像標(biāo)注工具

【(圖像標(biāo)注工具】Labellmg工具安裝、使用

【YOLO3模型實(shí)現(xiàn)】定義全局參數(shù)、日志工具、搭建darknet-53網(wǎng)絡(luò)模型、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、損失函數(shù)、訓(xùn)練、測(cè)試部分代碼

【YOLOv8模型實(shí)現(xiàn)】通過ultralytics框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型推理、輸出模型。

【YOLOv11模型實(shí)現(xiàn)】通過ultralytics框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型推理、輸出模型,

【綜合項(xiàng)目】利用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)質(zhì)檢(樣本分析、技術(shù)路線選擇、樣本增強(qiáng)、CNN模型搭建與訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)、欠擬合與過擬合處理)

【綜合項(xiàng)目】利用訓(xùn)練好的YOLOv11模型，結(jié)合PyQt5實(shí)現(xiàn)可視化模型推理界面，可以上傳圖片進(jìn)行檢測(cè)、上傳視頻進(jìn)行檢測(cè)、實(shí)時(shí)攝象頭進(jìn)行檢測(cè)、檢測(cè)種類達(dá)到80個(gè)類別

【OCR基本理論】OCR概述(定義、一般步、與目標(biāo)檢測(cè)的區(qū)別、難點(diǎn)、評(píng)估指標(biāo)、應(yīng)用)

【CTPN模型】模型簡(jiǎn)介、具體步驟、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)、性能、特點(diǎn)

【SegLink模型】模型簡(jiǎn)介、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、Link與Segment、預(yù)測(cè)參數(shù)的表示、損失函數(shù)、性能、特點(diǎn)

【DBNet】基于圖像分割的ORC簡(jiǎn)介、模型結(jié)構(gòu)、可微分二值函數(shù)、性能、特點(diǎn)

【CRNN+CTC模型】特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、特征提取、序列標(biāo)注、轉(zhuǎn)錄、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、結(jié)論、編碼實(shí)現(xiàn)

【OCR模型優(yōu)化】數(shù)據(jù)優(yōu)化、模型優(yōu)化、參數(shù)優(yōu)化、集成學(xué)習(xí)、外部環(huán)境改善

【圖像分割】圖像分割概述、應(yīng)用、圖像分割基本原理、全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)、圖像分割數(shù)據(jù)集介紹、圖像分割標(biāo)注工具介紹

【圖像分割經(jīng)典模型】UNet模型(網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練細(xì)節(jié)、效果及特點(diǎn))、MaSK-RCNN(主要思想、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)、訓(xùn)練細(xì)節(jié)效果及特點(diǎn))、Deeplab系列模型(主要思想、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)、訓(xùn)練過程、效果及特點(diǎn))、TransUNet(結(jié)合Transformer和UNet的圖像分割模型)

3、自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)(NLP)

【NLP概述及基本概念】NLP簡(jiǎn)介、定義、主要任務(wù)、發(fā)展歷程、困難與挑戰(zhàn)

【NLP知識(shí)體系】數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、NLP處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型、工具與框架、外部資源(語(yǔ)料庫(kù)、詞典)

【NLP傳統(tǒng)處理技術(shù)】分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別(NER)、關(guān)鍵詞提取

【綜合案例】垃圾郵件識(shí)別

【文本表示】獨(dú)熱表示(One-hot)、詞袋模型、TF-IDF、共現(xiàn)矩陣、詞嵌入

【語(yǔ)言模型】語(yǔ)言模型定義、N-Gram模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型(NNLM)、Word2Vec、skip-gram(模型原理、負(fù)采樣)、CBOW

【綜合案例】利用Word2Vec訓(xùn)練詞向量【循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))基本概念、RNN發(fā)展歷史、RNN基本框架、RNN典型應(yīng)用、時(shí)間反向傳播算法(BPTT)

【LSTM模型】LSTM(長(zhǎng)短期記憶)模型基本概念、內(nèi)部結(jié)構(gòu)(輸入門、遺忘門、輸出門)

【注意力與Transformer】Seq2seq模型、注意力機(jī)制(Attension)、Self-Attension、Transformer模型、模型預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)、BERT模型

【項(xiàng)目】基于Transformer的翻譯系統(tǒng)

【大模型算法與原理】GPT1/GPT2/GPT3、InstructGPT、ChatGPT、BERT、GPT與BERT的比較

【項(xiàng)目：快遞單實(shí)體抽取】數(shù)據(jù)集介紹、深度學(xué)習(xí)NER思想、數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、代碼實(shí)現(xiàn)

達(dá)內(nèi)AI人工智能培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容第五步：AIGC與大模型

【大模型開發(fā)生態(tài)介紹】大模型開發(fā)背景、大模型改進(jìn)方向、主流大模型對(duì)比、LLM應(yīng)用三個(gè)層級(jí)、Langchain六大模塊介紹(I/0.Retrieval、chain、agent、memory、callback)

【DeepSeek大模型開發(fā)】DeepSeek開放平臺(tái)介紹、安裝SDK、創(chuàng)建應(yīng)用、密鑰管理、調(diào)用LLM

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1、后端框架技術(shù)

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TCP處理細(xì)節(jié)、TCP協(xié)議、HTTP協(xié)議

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MVC與MTV設(shè)計(jì)模式、模板的加載、模板的傳參、模板變量、if標(biāo)簽、for標(biāo)簽

靜態(tài)文件、Django應(yīng)用、分布式路由、模型、ORM、創(chuàng)建和使用模型、配置數(shù)據(jù)庫(kù)、模型類、數(shù)據(jù)字段和字段選項(xiàng)、DjangoShel

通過模型增加、查詢、修改、刪除數(shù)據(jù)、F對(duì)象Q對(duì)象原生數(shù)據(jù)庫(kù)操作、SQL注入

Admin后臺(tái)管理、一對(duì)一映射查詢、一對(duì)多映射查詢、多對(duì)多映射查詢

Cookie和Session、后端緩存、中間件Middleware、電子郵件發(fā)送、項(xiàng)目部署、WSG|配置、Nginx反向代理、靜態(tài)文件收集

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2、Docker

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【Docker進(jìn)階】Docker容器編排、Docker網(wǎng)絡(luò)、Docker部署AI模型

以上內(nèi)容是達(dá)內(nèi)AI人工智能需要學(xué)的課程達(dá)內(nèi)AI人工智能培訓(xùn)課程內(nèi)容緊跟社會(huì)和時(shí)代的發(fā)展，培養(yǎng)企業(yè)所需的人工智能工程師，如果你對(duì)于AI人工智能培訓(xùn)課程也感興趣可以聯(lián)系右側(cè)客服小姐姐獲得免費(fèi)試聽名額。