AI人工智能需要學哪些課程？參加人工智能培訓很大程度上是為了就業(yè)，其實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的知識基礎的，目前AI人工智能比較火，但是切莫盲目跟風，AI人工智能學習還需要我們腳踏實地的進行學習。

達內(nèi)AI人工智能培訓課程是符合企業(yè)需求的課程標準，提供實戰(zhàn)機會。那么達內(nèi)AI人工智能需要學哪些課程？

達內(nèi)AI人工智能培訓課程學習內(nèi)容第一步：Python核心語言

1、Python核心

AI行業(yè)生態(tài)、Python技能矩陣、計算機核心架構(gòu)、Python程序構(gòu)成及運行原理、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、運算符

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

列表與元組：基礎操作、內(nèi)存分配、動態(tài)擴容原理、列表推導式、元組解包、常用函數(shù)字典：基礎操作、內(nèi)存分配、哈希算法、開發(fā)尋址、字典推導式、常用函數(shù)容器綜合訓練：列表與字典嵌套

函數(shù)：定義與調(diào)用、形參與實參、返回值、作用域、內(nèi)存分配、設計原則復習與串講：基本語法復習與串講

2、面向?qū)ο蟪绦蛟O計

對象和類、內(nèi)存分配、實例成員、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、設計原則

復習與串講：OOP復習與串講

3、Python高級

模塊與包、導入、常用模塊

異常處理、迭代器、生成器

lambda表達式、高階函數(shù)、閉包函數(shù)、裝飾器

10、文件讀寫、with語句

復習與串講：高級語法復習與串講

階段項目實戰(zhàn)：綜合項目：基于MVC架構(gòu)與PyQT的數(shù)瞰商智運營系統(tǒng)

達內(nèi)AI人工智能培訓課程學習內(nèi)容第二步：數(shù)據(jù)科學與商業(yè)智能

1、商業(yè)智能數(shù)據(jù)中樞(SQL+Hive)

數(shù)據(jù)庫初識；數(shù)據(jù)定義語言：數(shù)據(jù)庫/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)基礎查詢、算數(shù)運算、條件運算、where子句與邏輯運算

高級查詢：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)、存儲過程；企業(yè)實戰(zhàn)：日周月包寬表制作與指標計算

綜合案例：依據(jù)業(yè)務規(guī)則的用戶分層與業(yè)務應用

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

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策略

階段項目：基于數(shù)據(jù)庫的電商銷售管理系統(tǒng)

2、數(shù)據(jù)科學思維與工具

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

目標拆解：目標制定流程、月度目標拆解、每日目標拆解、RFM用戶標簽

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

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

Excle數(shù)據(jù)分析基礎：自動填充、地址引用、數(shù)據(jù)驗證、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)務場景：重復數(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)學函數(shù)、查找引用函數(shù)、邏輯函數(shù)；數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析：統(tǒng)計函數(shù)、透視表與切片

數(shù)據(jù)可視化：圖表的基礎應用與高級應用；預測分析：數(shù)據(jù)相關(guān)性、線性型、時間序列模型

綜合案例-職業(yè)教育學科調(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、項目報告撰寫、項目落簡歷

數(shù)據(jù)分析常用方法：描述性統(tǒng)計、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、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)預測與業(yè)務診斷AI大模型-專題三：競品分析與年度分析報告

達內(nèi)AI人工智能培訓課程學習內(nèi)容第三步：機器學習與數(shù)據(jù)挖掘

1、科學計算庫

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

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

Matplotlib及Pandas可視化：Matplotlib基礎繪圖、Pandas數(shù)據(jù)可視化之折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖、統(tǒng)計直方圖、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)預處理：合并數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、標準化數(shù)據(jù)、均值移除、范圍縮放、歸一化、獨熱編碼、標記編碼、特征工程、正則、二手房源數(shù)據(jù)預處理

2、Pandas項目實戰(zhàn)

【醫(yī)療行業(yè)項目實戰(zhàn)】朝陽醫(yī)院指標搭建及銷售數(shù)據(jù)匯總

【電商行業(yè)項目實戰(zhàn)】優(yōu)衣庫銷售數(shù)據(jù)分析、4P分析法、目標額度分配

【金融行業(yè)項目實戰(zhàn)】銀行業(yè)電話營銷活動分析Pandas項目實戰(zhàn)

【通信行業(yè)項目實戰(zhàn)】通訊公司客戶響應速度提升項目

【零售行業(yè)項目實戰(zhàn)】新零售超市經(jīng)營分析、SWOT競品分析、活動分析

【互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)項目實戰(zhàn)】滴滴出行運營數(shù)據(jù)指標異常情況分析

【電商行業(yè)項目實戰(zhàn)】淘寶百萬級用戶行為分析、跨境電商年度復盤分析

3、Al數(shù)學基礎

【統(tǒng)計學基礎】統(tǒng)計學概述、概率分布、中心極限定理、三大分布、參數(shù)估計、假設檢驗、ABTest

【線性代數(shù)】向量、矩陣計算

【微積分】梯度、求導、偏導數(shù)

4、機器學習及數(shù)據(jù)挖掘

【機器學習概述】機器學習的定義、分類、應用場景

【回歸問題-線性回歸】線性模型的定義、線性回歸、線性模型訓練方法(損失函數(shù)、梯度下降、學習率、偏微分)、梯度消失與梯度爆仨

【回歸問題-多項式回歸】多項式的定義、多項式回歸、欠擬合過擬合、Lasso回歸與嶺回歸、回歸模型評價

【回歸問題案例】財政收入數(shù)據(jù)特征選擇

【回歸問題-決策樹回歸】決策樹的定義、決策樹回歸實現(xiàn)方法機器學習及數(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、多分類實現(xiàn)

【分類問題-SVM】支持向量機(SVM)原理、核函數(shù)(線性核函數(shù)、多項式核函數(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

【集成學習】CART和集成算法：Boosting/Bagging/Stacking、AdaBoost、GBDT、XGBoost、隨機森林

【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)、聚類問題評價指標(CH指數(shù)、輪廓系數(shù))

【聚類問題綜合案例】航空公司客戶價值分析

【時間序列模型】ARMA/ARIMA

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

【機器學習綜合案例】信用貸貸前審批項目、風控模型搭建、Smote算法

達內(nèi)AI人工智能培訓課程學習內(nèi)容第四步：深度學習

1、深度學習基礎

【深度學習基本理論】深度學習概述(定義、優(yōu)缺點、與機器學習對比、課程內(nèi)容與特點、發(fā)展史)、感知機、神經(jīng)網(wǎng)絡、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】卷積函數(shù)、卷積運算、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】經(jīng)典時間序列模型(RNN、LSTM)

【Transformer】注意力/自注意力機制、多頭注意力機制、Transformer

2、計算機視覺(CV)

【計算機圖像基本理論】計算機視覺概述、計算機成像原理、采樣率與分辨率、灰度級與灰度圖像、色彩空間

【圖像形態(tài)變換】算術(shù)計算(圖像加減法、圖像位運算)、坐標變換(旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、鏡像)、透視變換、仿射變換、圖像腐蝕與脹、開運算與閉運算、形態(tài)學梯度

【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、模板運算(圖像濾波)

【OpenCV圖像預處理技術(shù)】OpenCV簡介與安裝、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、開運算與閉運算、形態(tài)學梯度)、圖像梯度(模糊與銳化、邊沿檢測、板運算)

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

【綜合項目】通過透視變換進行圖像校正(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、輪廊與邊沿提取、計算生標構(gòu)建透視變換矩陣、執(zhí)行透視變換)

【綜合項目】集成電路質(zhì)量檢測系統(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。瑕疵檢測與標記)

【PyTorch基礎】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)學計算)、ModuleList與Sequential、模型定義與保存

【PyTorch高級】模型保存與加載、數(shù)據(jù)讀取、文件隊列、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

【PaddlePaddle基礎】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(波士頓房價預測)

【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)、圖像分類的應用、常用數(shù)據(jù)集(MNIST、IFAR10、ImageNet、FDDB、WIDERFace)

【綜合案例】使用CNN實現(xiàn)彩色圖像分類、圖像數(shù)據(jù)標注、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

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

【(圖像標注工具】Labellmg工具安裝、使用

【YOLO3模型實現(xiàn)】定義全局參數(shù)、日志工具、搭建darknet-53網(wǎng)絡模型、數(shù)據(jù)增強、損失函數(shù)、訓練、測試部分代碼

【YOLOv8模型實現(xiàn)】通過ultralytics框架實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備、模型訓練、模型評估、模型推理、輸出模型。

【YOLOv11模型實現(xiàn)】通過ultralytics框架實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備、模型訓練、模型評估、模型推理、輸出模型,

【綜合項目】利用目標檢測技術(shù)實現(xiàn)工業(yè)質(zhì)檢(樣本分析、技術(shù)路線選擇、樣本增強、CNN模型搭建與訓練、參數(shù)調(diào)優(yōu)、欠擬合與過擬合處理)

【綜合項目】利用訓練好的YOLOv11模型，結(jié)合PyQt5實現(xiàn)可視化模型推理界面，可以上傳圖片進行檢測、上傳視頻進行檢測、實時攝象頭進行檢測、檢測種類達到80個類別

【OCR基本理論】OCR概述(定義、一般步、與目標檢測的區(qū)別、難點、評估指標、應用)

【CTPN模型】模型簡介、具體步驟、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)、性能、特點

【SegLink模型】模型簡介、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、Link與Segment、預測參數(shù)的表示、損失函數(shù)、性能、特點

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

【CRNN+CTC模型】特點、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、特征提取、序列標注、轉(zhuǎn)錄、網(wǎng)絡訓練、結(jié)論、編碼實現(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、集成學習、外部環(huán)境改善

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

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

3、自然語言處理基礎(NLP)

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

【NLP知識體系】數(shù)學基礎、NLP處理技術(shù)、機器學習模型、工具與框架、外部資源(語料庫、詞典)

【NLP傳統(tǒng)處理技術(shù)】分詞、詞性標注、命名實體識別(NER)、關(guān)鍵詞提取

【綜合案例】垃圾郵件識別

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

【語言模型】語言模型定義、N-Gram模型、神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型(NNLM)、Word2Vec、skip-gram(模型原理、負采樣)、CBOW

【綜合案例】利用Word2Vec訓練詞向量【循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡】RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)基本概念、RNN發(fā)展歷史、RNN基本框架、RNN典型應用、時間反向傳播算法(BPTT)

【LSTM模型】LSTM(長短期記憶)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、注意力機制(Attension)、Self-Attension、Transformer模型、模型預訓練與微調(diào)、BERT模型

【項目】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

【項目：快遞單實體抽取】數(shù)據(jù)集介紹、深度學習NER思想、數(shù)據(jù)標注方法、代碼實現(xiàn)

達內(nèi)AI人工智能培訓課程學習內(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、大模型改進方向、主流大模型對比、LLM應用三個層級、Langchain六大模塊介紹(I/0.Retrieval、chain、agent、memory、callback)

【DeepSeek大模型開發(fā)】DeepSeek開放平臺介紹、安裝SDK、創(chuàng)建應用、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、進階技巧(自治性，思維樹，提示詞注入，入場攔截與出場攔截)

【Agent-上】agent介紹、code平臺介紹、搭建低代碼代理

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

【千帆平臺】簡介介紹、知識庫搭建、完成推理、進階技巧(文本分割的顆粒度、Rag改進)

【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)

【大模型項目實戰(zhàn)】基于LLM的對話系統(tǒng)

達內(nèi)AI人工智能培訓課程學習內(nèi)容第六步：Python開發(fā)就業(yè)訓練營

1、后端框架技術(shù)

網(wǎng)絡基本概念、UDP通信、三次握手和四次揮手、TCP套接字

TCP處理細節(jié)、TCP協(xié)議、HTTP協(xié)議

多任務編程概念、multiprocessing創(chuàng)建進程

threading線程模塊、線程的同步互斥、GIL問題

進程線程網(wǎng)絡并發(fā)模型，ftp文件服務器

Django安裝、路由、URL配置、視圖處理、Http請求和響應、Content-Type類型

MVC與MTV設計模式、模板的加載、模板的傳參、模板變量、if標簽、for標簽

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

通過模型增加、查詢、修改、刪除數(shù)據(jù)、F對象Q對象原生數(shù)據(jù)庫操作、SQL注入

Admin后臺管理、一對一映射查詢、一對多映射查詢、多對多映射查詢

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

【原生框架部署案例】原生框架部署案例

2、Docker

【Docker基礎】Docker簡介、虛擬化、Docker安裝與配置、Docker鏡像、Docker容器

【Docker進階】Docker容器編排、Docker網(wǎng)絡、Docker部署AI模型

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