人工智能AI培訓(xùn)課程

人工智能AI培訓(xùn)課程選擇來(lái)達(dá)內(nèi)是不錯(cuò)的選擇，人工智能(AI)培訓(xùn)課程種類繁多，涵蓋從基礎(chǔ)理論到高級(jí)實(shí)踐的內(nèi)容。下面詳細(xì)的介紹一下人工智能AI培訓(xùn)課程

一、人工智能行業(yè)介紹

什么是人工智能？

人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，是研究計(jì)算機(jī)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，被譽(yù)為『二十世紀(jì)七十年代以來(lái)世界三大尖端技術(shù)之一』。近三十年來(lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在諸多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果。目前，以信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)為代表的第三次工業(yè)革命逐漸走向尾聲，以人工智能為代表的第四次工業(yè)革命正在到來(lái)。第四次工業(yè)革命將創(chuàng)建一個(gè)智能化時(shí)代，機(jī)器人、機(jī)器狗、無(wú)人機(jī)、無(wú)人駕駛以及各種智能化設(shè)備，將延伸到社會(huì)的每一個(gè)角落，深刻地改變世界，影響我們的生活。

人工智能在哪里？

人工智能技術(shù)包括感知智能(圖像、語(yǔ)音、文字理解)和決策智能(強(qiáng)化學(xué)習(xí))，廣泛應(yīng)用社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。

人工智能未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

根據(jù)研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的報(bào)告，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)在未來(lái)10年將呈現(xiàn)出顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)，并在全球市場(chǎng)中占據(jù)重要地位。從2025年到2035年，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)將從3985億元增長(zhǎng)至17295億元，產(chǎn)業(yè)規(guī)模增加541%，復(fù)合年增長(zhǎng)率為15.6%(數(shù)據(jù)來(lái)源：賽迪顧問(wèn))。

二、人工智能行業(yè)人才現(xiàn)狀

人才缺口巨大

據(jù)央視報(bào)道，得益于AI應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng)，我國(guó)目前AI人才缺口達(dá)500萬(wàn)，高校每年只能培養(yǎng)4萬(wàn)。AI人才缺口巨大。

人才薪資較高

據(jù)智聯(lián)招聘統(tǒng)計(jì)，2025年2月，算法工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)崗位招聘同比增速分別為46.8%、40.1%、5.1%，平均招聘月薪均突破2萬(wàn)。

三、如何進(jìn)入人工智能行業(yè)

能力要求

學(xué)習(xí)路徑

四、人工智能課程方案

課程階段

課程大綱

第一階段Python核心語(yǔ)言

【核心能力】熟練掌握Python語(yǔ)法、熟練掌握OOP設(shè)計(jì)思想、熟悉Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)

【核心知識(shí)點(diǎn)】

Python核心：計(jì)算機(jī)核心架構(gòu)、Python程序構(gòu)成及運(yùn)行原理、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、列表與元組、字典、函數(shù)。

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

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、IO、文件讀寫

【階段項(xiàng)目一】數(shù)瞰商智運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

【階段項(xiàng)目二】達(dá)達(dá)聊天機(jī)器人

第二階段數(shù)據(jù)科學(xué)與商業(yè)智能

【核心能力】數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)可視化能力、數(shù)據(jù)分析思維、商業(yè)運(yùn)營(yíng)思維

【核心知識(shí)點(diǎn)】

商業(yè)智能數(shù)據(jù)中樞(SQL+Hive)：數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)及高級(jí)：數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)表增刪查改、高級(jí)查詢、窗口函數(shù)、自定義函數(shù)、存儲(chǔ)過(guò)程

綜合案例企業(yè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：教育機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)查詢、企業(yè)員工數(shù)據(jù)查詢、依據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則的用戶分層與業(yè)務(wù)應(yīng)用、日周月報(bào)寬表制作與指標(biāo)計(jì)算、基于提高在線教育完課率的用戶成長(zhǎng)策略

AI大模型-專題一：傳統(tǒng)SQL查詢vs智能增強(qiáng)查詢、高效SQL語(yǔ)句編寫

數(shù)據(jù)科學(xué)思維與工具：BI工具安裝及基本操作：PowerBI介紹、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化

PowerBI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)分析概述：職責(zé)與技能要求、思維與指標(biāo)體系、DeepSeek在Office的部署

Excle數(shù)據(jù)分析與可視化基礎(chǔ)：Excel基本操作、數(shù)據(jù)處理方法、基于函數(shù)的數(shù)據(jù)提取與表關(guān)聯(lián)、圖表的基礎(chǔ)應(yīng)用與高級(jí)應(yīng)用

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、漏斗分析、RFM模型、帕累托分析、綜合評(píng)價(jià)分析、預(yù)測(cè)分析

【階段項(xiàng)目一】基于提高在線教育完課率的用戶成長(zhǎng)策略

【階段項(xiàng)目二】依據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則的用戶分層與業(yè)務(wù)應(yīng)用

【階段項(xiàng)目三】日周月報(bào)寬表制作與指標(biāo)計(jì)算

【階段項(xiàng)目四】基于數(shù)據(jù)庫(kù)的電商銷售管理系統(tǒng)

【階段項(xiàng)目五】職業(yè)教育學(xué)科調(diào)整決策輔助

【階段項(xiàng)目六】品牌連鎖店智能分析系統(tǒng)

【階段項(xiàng)目七】DeepSeek競(jìng)品分析與年度分析報(bào)告

第三階段機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

【核心能力】機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)體系、AI算法能力、數(shù)據(jù)挖掘能力

【核心知識(shí)點(diǎn)】

科學(xué)計(jì)算庫(kù)：Numpy基本知識(shí)：創(chuàng)建Ndarray數(shù)組、數(shù)組屬性、數(shù)組操作、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、增刪查改操作、Pandas獲取數(shù)據(jù)

Matplotlib及Pandas可視化：Matplotlib基礎(chǔ)繪圖、Pandas數(shù)據(jù)可視化

描述性分析及分組分析：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性分析、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)、正則、二手房源數(shù)據(jù)預(yù)處理

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

【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

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

【AI數(shù)學(xué)】線性代數(shù)包含微積分向量、矩陣計(jì)算等，微積分包含梯度、求導(dǎo)、偏導(dǎo)數(shù)等

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(wèn)題及案例】線性回歸、線性模型訓(xùn)練方法、多項(xiàng)式式回歸、欠擬合過(guò)擬合、Lasso回歸與嶺回歸、決策樹的定義、決策樹回歸CART算法

【分類問(wèn)題及案例】邏輯回歸定義及實(shí)操、支持向量機(jī)(SVM)原理、核函數(shù)、貝葉斯定理、樸素貝葉斯分類器、決策樹分類概述、信息熵、信息增益、ID3算法、C4.5算法、人力資源數(shù)據(jù)分析與挖掘案例、信用貸貸前審批項(xiàng)目

【集成算法】Boosting/Bagging/Stacking、AdaBoost、GBDT、XGBoost、隨機(jī)森林

【聚類問(wèn)題及案例】距離算法、聚類模型劃分、經(jīng)典聚類算法(k-means、DBSCAN)、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、回歸、聚類模型評(píng)價(jià)方法、超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法

【階段項(xiàng)目一】朝陽(yáng)醫(yī)院指標(biāo)搭建及銷售數(shù)據(jù)匯總

【階段項(xiàng)目二】服裝零售銷售數(shù)據(jù)分析

【階段項(xiàng)目三】銀行業(yè)電話營(yíng)銷活動(dòng)分析

【階段項(xiàng)目四】通訊公司客戶響應(yīng)速度提升項(xiàng)目

【階段項(xiàng)目五】新零售超市經(jīng)營(yíng)分析

【階段項(xiàng)目六】互聯(lián)網(wǎng)出行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指標(biāo)異常情況分析

【階段項(xiàng)目七】淘寶百萬(wàn)級(jí)用戶行為分析、跨境電商年度復(fù)盤分析

【階段項(xiàng)目八】航空公司客戶價(jià)值分析

【階段項(xiàng)目九】信用貸貸前審批項(xiàng)目、風(fēng)控模型

第四階段深度學(xué)習(xí)

【核心能力】深度學(xué)習(xí)算法能力、圖像算法能力、自然語(yǔ)言處理算法能力、AI架構(gòu)/方案設(shè)計(jì)能力、AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力

【核心知識(shí)點(diǎn)】

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))、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)、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、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

計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)

【計(jì)算機(jī)圖像基本理論】成像原理(采樣率/分辨率)、灰度級(jí)與灰度圖、色彩空間(RGB/HSV)；圖像形態(tài)變換(仿射/透視變換、腐蝕/膨脹)；圖像色彩處理(灰度化/二值化、直方圖均衡化)；圖像梯度與濾波(邊緣檢測(cè)、模糊/銳化)

【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、圖像形態(tài)操作與變換、圖像梯度

【綜合案例】圖像校正、鍍盤區(qū)域瑕疵檢測(cè)

【PyTorch】概述、體系結(jié)構(gòu)、基本概念、張量操作、模型定義；模型保存與加載、數(shù)據(jù)讀取、文件隊(duì)列、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、數(shù)據(jù)讀取器

【PaddlePaddleCV】圖像分類問(wèn)題概述、分類粒度、發(fā)展歷程、應(yīng)用、常用數(shù)據(jù)集

【綜合案例】使用CNN實(shí)現(xiàn)彩色圖像分類、樣本優(yōu)化、參數(shù)優(yōu)化、模型優(yōu)化

【目標(biāo)檢測(cè)基本理論與原理】目標(biāo)檢測(cè)的定義、核心問(wèn)題、算法分類、應(yīng)用；模型結(jié)構(gòu)概述、輸入、骨干網(wǎng)、特征融合、輸出、多尺度檢測(cè)、非極大值抑制

【圖像標(biāo)注工具】常用數(shù)據(jù)集、LabelImg工具安裝、使用、目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)格式

【TowSatege檢測(cè)】?jī)呻A段檢測(cè)原理、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

【OneStage檢測(cè)】一階段檢測(cè)原理、YOLO1/2/3/4/5/8/10/11、SSD

【YOLO3模型實(shí)現(xiàn)】darknet-53網(wǎng)絡(luò)模型、損失函數(shù)、訓(xùn)練、測(cè)試

【YOLOv8/YOLO11模型實(shí)現(xiàn)】通過(guò)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

【圖像分割原理及經(jīng)典模型】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、標(biāo)注工具；UNet模型、Mask-RCNN、DeepLab系列、TransUNet

【OCR基本理論】OCR定義、一般步驟、與目標(biāo)檢測(cè)的區(qū)別、難點(diǎn)、評(píng)估指標(biāo)、應(yīng)用、CTPN、SegLink、DBNet、CRNN+CTC

【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

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

【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】定義、N-Gram、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型(NNLM)、Word2Vec、Skip-gram、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】基本概念、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、GRU

【注意力與Transformer】Seq2Seq模型、注意力(Attension)、Transformer、模型預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)、BERT模型

【大模型算法與原理】GPT1/GPT2/GPT3、InstructGPT、ChatGPT

【階段項(xiàng)目一】工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)

【階段項(xiàng)目二】基于YOLOv11的視頻實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)

【階段項(xiàng)目三】OCR票據(jù)識(shí)別

【階段項(xiàng)目四】自動(dòng)駕駛場(chǎng)景圖像分割

【階段項(xiàng)目五】醫(yī)學(xué)影像分析

【階段項(xiàng)目六】基于Transformer的翻譯系統(tǒng)

【階段項(xiàng)目七】基于預(yù)訓(xùn)練模型的關(guān)鍵信息提取系統(tǒng)

第五階段AIGC與大模型

【核心能力】AIGC開發(fā)能力、大模型開發(fā)能力、大模型微調(diào)能力、對(duì)話系統(tǒng)構(gòu)建能力、智能體構(gòu)建能力

【核心知識(shí)點(diǎn)】

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/O、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

【Prompt工程】Prompt工程介紹、Prompt調(diào)優(yōu)、Few-Shot、One-Shot、LLM溫度調(diào)節(jié)、思維鏈、進(jìn)階技巧(自洽性，思維樹，提示詞注入，入場(chǎng)攔截與出場(chǎng)攔截)

【Rag技術(shù)】檢索增強(qiáng)生成介紹、向量數(shù)據(jù)庫(kù)ChromaDB

【千帆平臺(tái)】簡(jiǎn)介介紹、知識(shí)庫(kù)搭建、完成推理、進(jìn)階技巧(文本分割的顆粒度、Rag改進(jìn))

【Agent】Agent介紹、coze平臺(tái)介紹、搭建低代碼代理

【Fine-tuning】LLM微調(diào)發(fā)展歷程、有監(jiān)督微調(diào)和指令微調(diào)、輕量化微調(diào)(Lora、AdaLora、QLora)

【大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】基于LLM的對(duì)話系統(tǒng)

【階段項(xiàng)目一】基于大模型的對(duì)話系統(tǒng)

培優(yōu)階段-Python全棧開發(fā)

【核心能力】后端開發(fā)能力、軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)能力、AI模型部署能力、AI應(yīng)用開發(fā)能力

【核心知識(shí)點(diǎn)】

Linux

【Linux簡(jiǎn)介】Linux操作系統(tǒng)、Linux發(fā)展史、Linux發(fā)行版、文件系統(tǒng)、絕對(duì)路徑和相對(duì)路徑

【Linux系統(tǒng)管理】lscdmvcprmmkdirtouchechocattarchmodsudofindgreptreevi編輯器pip工apt工具ssh工具

后端框架技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)基本概念、UDP通信、三次握手和四次揮手、TCP套接字、TCP處理細(xì)節(jié)、TCP協(xié)議、HTTP協(xié)議、多任務(wù)編程概念、multiprocessing創(chuàng)建進(jìn)程、threading線程模塊、線程的同步互斥、GIL問(wèn)題、進(jìn)程線程網(wǎng)絡(luò)并發(fā)模型，ftp文件服務(wù)器、Django安裝、路由、URL配置、視圖處理、Http請(qǐng)求和響應(yīng)、Content-Type類型、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)、DjangoShell、通過(guò)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、WSGI配置、Nginx反向代理、靜態(tài)文件收集

Docker

【Docker基礎(chǔ)】Docker簡(jiǎn)介、虛擬化、Docker安裝與配置、Docker鏡像、Docker容器

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

【階段項(xiàng)目一】基于大模型的知識(shí)管理系統(tǒng)

課程優(yōu)勢(shì)

教學(xué)團(tuán)隊(duì)師資強(qiáng)勁：講師團(tuán)隊(duì)碩士及以上學(xué)歷占比60%

課程緊跟前沿技術(shù)：大模型開發(fā)、DeepSeek、AIGC、擴(kuò)散模型、VIT等

AI課時(shí)占比新高：AI課時(shí)占比81%

就業(yè)崗位覆蓋面多：數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、商業(yè)智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)義處理、AIGC、大模型開發(fā)等

理論實(shí)踐能力并重：理論、實(shí)踐并重，課時(shí)各占50%，既打下良好的理論基礎(chǔ)，又具備卓越的動(dòng)手實(shí)踐、解決問(wèn)題的能力

充分經(jīng)過(guò)市場(chǎng)檢驗(yàn)：課程經(jīng)過(guò)7年時(shí)間打磨，經(jīng)過(guò)4萬(wàn)名以上學(xué)員的認(rèn)可，充分經(jīng)歷市場(chǎng)和行業(yè)的驗(yàn)證

五、部分項(xiàng)目案例展示

第一階段項(xiàng)目展示

項(xiàng)目介紹

數(shù)瞰商智運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)是一款基于PyQt5+MySQL+AI大模型深度開發(fā)的企業(yè)級(jí)智能運(yùn)營(yíng)管理決策平臺(tái)。數(shù)瞰商智運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)融合商業(yè)智能(BI)引擎、數(shù)據(jù)引擎、可視化引擎融合多企業(yè)CRM、ERP數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)一站式核心數(shù)據(jù)可視化、一鍵穿透式分析銷售經(jīng)營(yíng)指標(biāo)結(jié)合自動(dòng)化流程管理及AI大模型，可自動(dòng)生成數(shù)據(jù)分析報(bào)告，預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)、庫(kù)存需求及客戶流失風(fēng)險(xiǎn)。平臺(tái)基于RBAC實(shí)現(xiàn)字段級(jí)數(shù)據(jù)管控，同時(shí)加入審計(jì)日志與客戶端行為追蹤，滿足GDPR與企業(yè)內(nèi)控合規(guī)要求。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

PyQt5框架：元素控件信號(hào)和槽事件管理器界面布局C/S架構(gòu)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)CRUD：內(nèi)存數(shù)據(jù)增加、刪除、修改、查詢

可視化看板：基于QtChart可視化圖表動(dòng)態(tài)化

文件管理：數(shù)據(jù)持久化文件導(dǎo)入圖片上傳

AI服務(wù)：OpenCV人臉識(shí)別DeepSeek大模型

第二階段項(xiàng)目展示

【項(xiàng)目一】企業(yè)招聘需求監(jiān)控

項(xiàng)目介紹

本項(xiàng)目通過(guò)采集各大招聘平臺(tái)的招聘數(shù)據(jù)，首先將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Excel中，并利用Excel中的刪除、分列、填充及函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗各整理；其次確定核心指標(biāo)并計(jì)算，再次規(guī)劃看板的布局，最后借助透視表的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能、切片器的交互功能、Excel自身的圖表功能成功搭建具有交互功能的市場(chǎng)招聘數(shù)據(jù)監(jiān)控看板。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

數(shù)據(jù)清洗常用方法：重復(fù)值異常值辨別數(shù)據(jù)提取

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與計(jì)算：函數(shù)計(jì)算透視表應(yīng)用

可視化看板搭建：可視化頁(yè)面布局設(shè)計(jì)圖表選擇與應(yīng)用圖表交互

【項(xiàng)目二】企業(yè)內(nèi)部資源需求分析

項(xiàng)目介紹

為了確定**學(xué)科擴(kuò)大招生所需要的人力和財(cái)力，本報(bào)告依據(jù)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，選擇合適的對(duì)比學(xué)科，通過(guò)對(duì)比分析，找到兩個(gè)學(xué)科之間的差異，同時(shí)確定重點(diǎn)指標(biāo)的權(quán)重，測(cè)算出擴(kuò)大招生所需要增加的市場(chǎng)投放預(yù)算金額與師資配置，并根據(jù)分析和測(cè)算結(jié)果最終形成分析報(bào)告，呈現(xiàn)給管理層做決策參考。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

分析方法及思維：對(duì)比分析結(jié)構(gòu)分析假設(shè)分析賦權(quán)

分析指標(biāo)：CAC人均服務(wù)人數(shù)

報(bào)告編寫方法：分析結(jié)論分析建議

【項(xiàng)目三】品牌連鎖店智能分析系統(tǒng)

項(xiàng)目介紹

本項(xiàng)目基于PowerBI為某品牌連鎖店搭建可視化看板。通過(guò)PowerBI的PowerQuery、PowerPivot和PowerView三大模塊，結(jié)合DAX和M函數(shù)，完成了數(shù)據(jù)清洗與整理、銷售目標(biāo)拆解、數(shù)據(jù)建模、指標(biāo)計(jì)算、RFM標(biāo)簽分析以及可視化看板搭建等工作。最終形成了涵蓋駕駛艙、店鋪分析、產(chǎn)品分析和用戶分析的可視化看板，滿足企業(yè)各業(yè)務(wù)部門的決策需求。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

分析方法及思維：目標(biāo)分析目標(biāo)拆解細(xì)分思維對(duì)比思維

技術(shù)/工具：數(shù)據(jù)建模D函數(shù)M函數(shù)度量值

分析指標(biāo)：達(dá)成率環(huán)比

圖表設(shè)計(jì)及交互：折線圖餅圖卡片圖瀑布圖切片器篩選器

【項(xiàng)目四】企業(yè)銷售智能分析與預(yù)測(cè)

項(xiàng)目介紹

本項(xiàng)目借助Excel圖表功能和相關(guān)性分析工具，深入挖掘企業(yè)歷史銷售數(shù)據(jù)，通過(guò)可視化手段呈現(xiàn)價(jià)格和銷售數(shù)量的關(guān)系。運(yùn)用線性回歸分析法，對(duì)未來(lái)銷售量進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)，為企業(yè)的生產(chǎn)、庫(kù)存和營(yíng)銷決策提供有力支持，助力企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

分析方法及思維：趨勢(shì)分析關(guān)系分析相關(guān)性分析預(yù)測(cè)模型

技術(shù)/工具：函數(shù)散點(diǎn)圖折線圖

預(yù)測(cè)模型：線性回歸時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)模型擬合度

第三階段項(xiàng)目展示

【項(xiàng)目一】基于AARRR模型分析xx淘寶店鋪用戶行為

項(xiàng)目介紹

隨著電商行業(yè)進(jìn)入存量競(jìng)爭(zhēng)階段，平臺(tái)與商家的運(yùn)營(yíng)重心逐漸從“流量爭(zhēng)奪”轉(zhuǎn)向'用戶價(jià)值深挖”、當(dāng)前淘寶生態(tài)中，用戶行為數(shù)據(jù)已覆蓋點(diǎn)擊、收藏、加購(gòu)、支付等全鏈路場(chǎng)景，但多數(shù)店鋪仍面臨用戶活躍度下降轉(zhuǎn)化路徑斷裂、復(fù)購(gòu)率不足等核心痛點(diǎn)，用戶行為數(shù)據(jù)是破解轉(zhuǎn)化瓶頸、優(yōu)化資源投放的核心抓手，通過(guò)深度分析可顯著提升運(yùn)營(yíng)效率與用戶生命周期價(jià)值，為店鋪在存量競(jìng)爭(zhēng)中突圍提供關(guān)鍵動(dòng)能。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

數(shù)據(jù)抽樣：千萬(wàn)條數(shù)據(jù)中抽取百萬(wàn)條

數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析：8個(gè)常見統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、以及用戶行為相關(guān)指標(biāo)搭建

數(shù)據(jù)處理：缺失值處理，異常值檢測(cè)與處理

基于AARRR模型分析：獲客分析、留存分析、轉(zhuǎn)化率分析、制定獲客，留存，活躍業(yè)務(wù)邏輯、繪制折線圖

用戶分層模型：基于行為定義用戶狀態(tài)、結(jié)合RFM模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分層

【項(xiàng)目二】航空公司客戶價(jià)值分析精準(zhǔn)營(yíng)銷提升GMV

項(xiàng)目介紹

客戶價(jià)值分析通過(guò)量化客戶貢獻(xiàn)度與行為特征，為資源精準(zhǔn)投放提供核心依據(jù)。在航空業(yè)案例中，基于LRFMC模型對(duì)6萬(wàn)余客戶分層后，企業(yè)快速鎖定20%的高價(jià)值VIP群體，針對(duì)性提供專屬權(quán)益；同時(shí)識(shí)別R值異常的潛在流失客戶，觸發(fā)定向召回策略，這一方法論可遷移至零售、金融、電商等行業(yè)，例如零售業(yè)通過(guò)RFM模型劃分高頻高客單用戶，優(yōu)先推送新品與會(huì)員權(quán)益；金融行業(yè)基于資金流動(dòng)頻率與規(guī)模識(shí)別高凈值客戶，定制理財(cái)方案。實(shí)現(xiàn)“降本-提效-增收”三重價(jià)值，驅(qū)動(dòng)企業(yè)從粗放運(yùn)營(yíng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可持續(xù)增長(zhǎng)模式轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

數(shù)據(jù)讀?。簲?shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、流轉(zhuǎn)

數(shù)據(jù)處理：缺失值處理，異常值檢測(cè)與處理

特征選擇及特征處理：基于LRFMC模型選擇特征，特征標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化處理

數(shù)據(jù)建模及模型優(yōu)化：K均值算法建模，輪廓系數(shù)、CH指標(biāo)、模型評(píng)價(jià)

定義客戶標(biāo)簽：雷達(dá)圖繪制

【項(xiàng)目三】連鎖零售超市經(jīng)營(yíng)分析

項(xiàng)目介紹

本經(jīng)營(yíng)分析項(xiàng)目聚焦某會(huì)員制超市8年運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)通過(guò)構(gòu)建銷售毛利、利潤(rùn)總額等衍生指標(biāo)，結(jié)合行業(yè)對(duì)標(biāo)模型，剖析其“低商品毛利+高會(huì)員費(fèi)”模式的競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)顯示，盡管商品毛利率僅11%(行業(yè)平均25%)，但其通過(guò)成熟的供應(yīng)鏈管控與精準(zhǔn)選品，以低價(jià)策略吸引消費(fèi)者支付年均57美元會(huì)員費(fèi)(遠(yuǎn)超同行免費(fèi)模式)，形成差異化壁壘。付費(fèi)會(huì)員人數(shù)增速雖放緩至4.61%)，但會(huì)員粘性顯著，其成功依賴長(zhǎng)期積累的供應(yīng)鏈優(yōu)勢(shì)與會(huì)員價(jià)值感知，通過(guò)犧牲商品利潤(rùn)換取用戶規(guī)模與復(fù)購(gòu)率，分析成果可為優(yōu)化會(huì)員權(quán)益結(jié)構(gòu)、平衡毛利與獲客策略提供量化依據(jù)，亦為零售業(yè)創(chuàng)新提供案例參考。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)：梳理財(cái)務(wù)指標(biāo)，涉及成本、利潤(rùn)、會(huì)員數(shù)據(jù)等

數(shù)據(jù)處理：新加財(cái)務(wù)分析衍生指標(biāo)、同比分析、計(jì)算各個(gè)指標(biāo)增長(zhǎng)率

財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析：使用Matplotlib共享x軸，多個(gè)次坐標(biāo)軸繪圖

搭建經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告：數(shù)據(jù)分析報(bào)告編寫，商業(yè)運(yùn)營(yíng)建議

第四階段項(xiàng)目展示

【項(xiàng)目一】達(dá)內(nèi)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)

項(xiàng)目介紹

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的飛速發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)作為其中的核心任務(wù)之一，在安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、智能交通、工業(yè)檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。YOLO是目標(biāo)檢測(cè)算法的杰出代表。本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一個(gè)基于YOLOv11算法的高性能目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像和視頻中目標(biāo)的高效、精準(zhǔn)識(shí)別。項(xiàng)目將圍繞YOLOv11的技術(shù)特點(diǎn)展開，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，打造一個(gè)具有廣泛適用性和高度可擴(kuò)展性的目標(biāo)檢測(cè)解決方案。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的主要功能、流程及主流技術(shù)路線

數(shù)據(jù)收集、處理、清洗、增強(qiáng)技術(shù)

YOLOv11模型的構(gòu)建、訓(xùn)練、優(yōu)化、評(píng)估方法

目標(biāo)檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)原理及方法

YOLOv11模型的原生服務(wù)器部署、容器化部署技術(shù)

目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的行業(yè)應(yīng)用能力

【項(xiàng)目二】多任務(wù)自動(dòng)駕駛視覺(jué)感知系統(tǒng)

項(xiàng)目介紹

該項(xiàng)目為多任務(wù)自動(dòng)駕駛視覺(jué)感知系統(tǒng)，基于HybridNets模型，整合了交通對(duì)象檢測(cè)、可行駛區(qū)域分割、車道線檢查等任務(wù)，實(shí)現(xiàn)端對(duì)端視覺(jué)感知模型。該項(xiàng)目應(yīng)用于自動(dòng)駕駛車輛，實(shí)時(shí)從攝像頭獲取場(chǎng)景數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)周邊環(huán)境的毫秒級(jí)感知與檢測(cè)。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、車道線檢測(cè)方法

多任務(wù)學(xué)習(xí)、端對(duì)端學(xué)習(xí)

極端場(chǎng)景魯棒性

【項(xiàng)目二】保險(xiǎn)知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)

項(xiàng)目介紹

該項(xiàng)目為檢索式保險(xiǎn)問(wèn)答系統(tǒng)，主要針對(duì)用戶提出的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)問(wèn)題，檢索知識(shí)庫(kù)，給出精準(zhǔn)回答，廣范應(yīng)用于保險(xiǎn)公司客服、銷售、客戶自主平臺(tái)、員工內(nèi)訓(xùn)、監(jiān)管部門查詢等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。系統(tǒng)能為保險(xiǎn)企業(yè)節(jié)約大量人力、物力、財(cái)力投入，從而降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，保障客戶滿意度，提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

問(wèn)答系統(tǒng)、聊天機(jī)器人的主要功能、流程及主流技術(shù)路線

問(wèn)答系統(tǒng)、聊天機(jī)器人構(gòu)建、訓(xùn)練、優(yōu)化、評(píng)估方法

問(wèn)答系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集、處理、清洗、增強(qiáng)技術(shù)

語(yǔ)義相似度比較的方法、原理及主流模型(雙塔模型、對(duì)偶編碼器、對(duì)比學(xué)習(xí)模型)

AI模型的原生服務(wù)器部署、容器化部署技術(shù)

問(wèn)答系統(tǒng)、聊天機(jī)器人的行業(yè)應(yīng)用能力

應(yīng)用場(chǎng)景

銀行、電信、互聯(lián)網(wǎng)、零售等行業(yè)自動(dòng)客服機(jī)系統(tǒng)

網(wǎng)站智能檢索系統(tǒng)、文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)

手機(jī)智能助手

第五階段項(xiàng)目展示

【項(xiàng)目一】DeepSeek本地部署與開發(fā)

項(xiàng)目介紹：該項(xiàng)使用DeepSeek開源模型，進(jìn)行本地化部署、開發(fā)、調(diào)用，部署企業(yè)專屬大模型，構(gòu)建安全可控的AI基礎(chǔ)設(shè)施。利用LangChain、RAG、Agent技術(shù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對(duì)接，從而實(shí)現(xiàn)大模型與企業(yè)業(yè)務(wù)的垂直整合。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

DeepSeek本地部署

ollama部署框架

LangChain大模型開發(fā)框架

RAG外部知識(shí)庫(kù)消除大模型幻覺(jué)

Agent智能體開發(fā)技術(shù)

Fine-tune

LORA大模型微調(diào)技術(shù)

【項(xiàng)目二】基于大模型的金融投資平臺(tái)對(duì)話系統(tǒng)

項(xiàng)目介紹

在信息爆炸時(shí)代，個(gè)人投資者和金融機(jī)構(gòu)面臨海量財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)(如新聞、財(cái)報(bào)、政策、市場(chǎng)情緒等)，但傳統(tǒng)分析工具缺乏實(shí)時(shí)整合與智能決策能力。本項(xiàng)目旨在開發(fā)一款基于AIAgent的智能財(cái)務(wù)助理，通過(guò)自動(dòng)化信息收集、多維度數(shù)據(jù)分析與深度推理，為用戶提供實(shí)時(shí)股市洞察與投資建議，降低信息處理門檻，輔助投資決策。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

大模型開發(fā)：ChatGPT、DeepSeek、ChatGLM開發(fā)技術(shù)

提示工程：設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)Ｓ肞rompt

微調(diào)：構(gòu)建專有知識(shí)庫(kù)，微調(diào)(Fine-tune)

模型輕量化：知識(shí)蒸餾、模型量化、模型裁剪

Agent：任務(wù)規(guī)劃與分解、記憶管理、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、外部API調(diào)用

培優(yōu)階段項(xiàng)目展示

【項(xiàng)目一】在線知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)

項(xiàng)目介紹

知庫(kù)管理平臺(tái)是一個(gè)專注于計(jì)算機(jī)技術(shù)學(xué)習(xí)與實(shí)踐的綜合性網(wǎng)站。該平臺(tái)基于Python、Django框架開發(fā)，并結(jié)合了MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)、Redis緩存以及前端技術(shù)如HTML、CSS和jQuery、AJAX，旨在為用戶提供一個(gè)便捷高效的技術(shù)知識(shí)獲取與交流環(huán)境。

平臺(tái)的核心功能包括用戶管理與認(rèn)證、完善的作者體系、內(nèi)容創(chuàng)作與管理、知識(shí)分類組織以及互動(dòng)評(píng)論系統(tǒng)。用戶可以輕松注冊(cè)登錄，瀏覽和學(xué)習(xí)各類技術(shù)文章。作者則擁有獨(dú)立的等級(jí)和信息管理系統(tǒng)，能夠便捷地發(fā)布、編輯和管理自己的技術(shù)分享，并通過(guò)文章分類使知識(shí)結(jié)構(gòu)化。此外，用戶可以通過(guò)評(píng)論功能與其他學(xué)習(xí)者和作者進(jìn)行深入的技術(shù)探討和經(jīng)驗(yàn)交流。

知庫(kù)管理平臺(tái)致力于整合多種計(jì)算機(jī)技術(shù)的學(xué)習(xí)資源，提供包括技術(shù)介紹、代碼示例和實(shí)用工具在內(nèi)的支持，幫助用戶系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和應(yīng)用相關(guān)技術(shù)，促進(jìn)知識(shí)的積累與共享，無(wú)論是技術(shù)初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)者，都能在此找到提升技能、拓展視野的有效途徑。

關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)

后端語(yǔ)言：Python、后端框架：Django、數(shù)據(jù)庫(kù)：MySQL、緩存：Redis、前端基礎(chǔ)：HTML、CSS、前端JavaScript庫(kù)：jQuery、前端異步通信：AJAX

以上內(nèi)容是關(guān)于人工智能AI培訓(xùn)課程，如果有任何疑問(wèn)或者想法可以咨詢右側(cè)客服小姐姐進(jìn)行咨詢，還可以申請(qǐng)免費(fèi)試聽課程。