人工智能AI培訓(xùn)課程選擇來達內(nèi)是不錯的選擇，人工智能(AI)培訓(xùn)課程種類繁多，涵蓋從基礎(chǔ)理論到高級實踐的內(nèi)容。下面詳細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？

人工智能是計算機學(xué)科的一個分支，是研究計算機模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，被譽為『二十世紀七十年代以來世界三大尖端技術(shù)之一』。近三十年來它獲得了迅速的發(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。第四次工業(yè)革命將創(chuàng)建一個智能化時代，機器人、機器狗、無人機、無人駕駛以及各種智能化設(shè)備，將延伸到社會的每一個角落，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、語音、文字理解)和決策智能(強化學(xué)習(xí))，廣泛應(yīng)用社會各個領(lǐng)域。

人工智能未來發(fā)展趨勢

根據(jù)研究機構(gòu)發(fā)布的報告，中國人工智能產(chǎn)業(yè)在未來10年將呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢，并在全球市場中占據(jù)重要地位。從2025年到2035年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計將從3985億元增長至17295億元，產(chǎn)業(yè)規(guī)模增加541%，復(fù)合年增長率為15.6%(數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問)。

二、人工智能行業(yè)人才現(xiàn)狀

人才缺口巨大

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

人才薪資較高

據(jù)智聯(lián)招聘統(tǒng)計，2025年2月，算法工程師、機器學(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。

三、如何進入人工智能行業(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核心語言

【核心能力】熟練掌握Python語法、熟練掌握OOP設(shè)計思想、熟悉Python標(biāo)準(zhǔn)庫

【核心知識點】

Python核心：計算機核心架構(gòu)、Python程序構(gòu)成及運行原理、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、運算符、流程控制語句、列表與元組、字典、函數(shù)。

面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)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(shè)計原則

Python高級：模塊與包、導(dǎo)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、IO、文件讀寫

【階段項目一】數(shù)瞰商智運營系統(tǒng)

【階段項目二】達達聊天機器人

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)運營思維

【核心知識點】

商業(yè)智能數(shù)據(jù)中樞(SQL+Hive)：數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)及高級：數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)表增刪查改、高級查詢、窗口函數(shù)、自定義函數(shù)、存儲過程

綜合案例企業(yè)實戰(zhàn)項目：教育機構(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、日周月報寬表制作與指標(biāo)計算、基于提高在線教育完課率的用戶成長策略

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

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)用與高級應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析常用方法：描述性統(tǒng)計、分組分析、矩陣分析、漏斗分析、RFM模型、帕累托分析、綜合評價分析、預(yù)測分析

【階段項目一】基于提高在線教育完課率的用戶成長策略

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

【階段項目三】日周月報寬表制作與指標(biāo)計算

【階段項目四】基于數(shù)據(jù)庫的電商銷售管理系統(tǒng)

【階段項目五】職業(yè)教育學(xué)科調(diào)整決策輔助

【階段項目六】品牌連鎖店智能分析系統(tǒng)

【階段項目七】DeepSeek競品分析與年度分析報告

第三階段機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

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

【核心知識點】

科學(xué)計算庫：Numpy基本知識：創(chuàng)建Ndarray數(shù)組、數(shù)組屬性、數(shù)組操作、統(tǒng)計函數(shù)、算數(shù)函數(shù)

Pandas基礎(chǔ)知識：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項目實戰(zhàn)【醫(yī)療行業(yè)項目實戰(zhàn)】朝陽醫(yī)院指標(biāo)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(biāo)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

【通信行業(yè)項目實戰(zhàn)】通訊公司客戶響應(yīng)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(biāo)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(fù)盤分析

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

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

機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘：【機器學(xué)習(xí)概述】機器學(xué)習(xí)的定義、分類、應(yīng)用場景

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

【分類問題及案例】邏輯回歸定義及實操、支持向量機(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、信用貸貸前審批項目

【集成算法】Boosting/Bagging/Stacking、AdaBoost、GBDT、XGBoost、隨機森林

【聚類問題及案例】距離算法、聚類模型劃分、經(jīng)典聚類算法(k-means、DBSCAN)、航空公司客戶價值分析

【時間序列模型】ARMA/ARIMA

【模型評估與優(yōu)化】分類、回歸、聚類模型評價方法、超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法

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

【階段項目二】服裝零售銷售數(shù)據(jù)分析

【階段項目三】銀行業(yè)電話營銷活動分析

【階段項目四】通訊公司客戶響應(yīng)速度提升項目

【階段項目五】新零售超市經(jīng)營分析

【階段項目六】互聯(lián)網(wǎng)出行運營數(shù)據(jù)指標(biāo)異常情況分析

【階段項目七】淘寶百萬級用戶行為分析、跨境電商年度復(fù)盤分析

【階段項目八】航空公司客戶價值分析

【階段項目九】信用貸貸前審批項目、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、自然語言處理算法能力、AI架構(gòu)/方案設(shè)計能力、AI產(chǎn)品設(shè)計能力

【核心知識點】

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、與機器學(xué)習(xí)對比、課程內(nèi)容與特點)、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

計算機視覺(CV)

【計算機圖像基本理論】成像原理(采樣率/分辨率)、灰度級與灰度圖、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、模糊/銳化)

【OpenCV圖像預(yù)處理技術(shù)】OpenCV簡介與安裝、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

【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)檢測基本理論與原理】目標(biāo)檢測的定義、核心問題、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、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)檢測數(shù)據(jù)格式

【TowSatege檢測】兩階段檢測原理、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

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

【YOLO3模型實現(xiàn)】darknet-53網(wǎng)絡(luò)模型、損失函數(shù)、訓(xùn)練、測試

【YOLOv8/YOLO11模型實現(xiàn)】通過ultralytics框架實現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型評估、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)檢測的區(qū)別、難點、評估指標(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

自然語言處理基礎(chǔ)(NLP)

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

【NLP傳統(tǒng)處理技術(shù)】分詞、詞性標(biāo)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】定義、N-Gram、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型(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

【階段項目一】工業(yè)視覺檢測

【階段項目二】基于YOLOv11的視頻實時檢測系統(tǒng)

【階段項目三】OCR票據(jù)識別

【階段項目四】自動駕駛場景圖像分割

【階段項目五】醫(yī)學(xué)影像分析

【階段項目六】基于Transformer的翻譯系統(tǒng)

【階段項目七】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、對話系統(tǒng)構(gòu)建能力、智能體構(gòu)建能力

【核心知識點】

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(yīng)用三個層級、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、進階技巧(自洽性，思維樹，提示詞注入，入場攔截與出場攔截)

【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)

【Agent】Agent介紹、coze平臺介紹、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)

【大模型項目實戰(zhàn)】基于LLM的對話系統(tǒng)

【階段項目一】基于大模型的對話系統(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)計能力、AI模型部署能力、AI應(yīng)用開發(fā)能力

【核心知識點】

Linux

【Linux簡介】Linux操作系統(tǒng)、Linux發(fā)展史、Linux發(fā)行版、文件系統(tǒng)、絕對路徑和相對路徑

【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處理細節(jié)、TCP協(xié)議、HTTP協(xié)議、多任務(wù)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(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請求和響應(yīng)、Content-Type類型、MVC與MTV設(shè)計模式、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、模型類、數(shù)據(jù)字段和字段選項、DjangoShell、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、WSGI配置、Nginx反向代理、靜態(tài)文件收集

Docker

【Docker基礎(chǔ)】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(luò)、Docker部署AI模型

【階段項目一】基于大模型的知識管理系統(tǒng)

課程優(yōu)勢

教學(xué)團隊師資強勁：講師團隊碩士及以上學(xué)歷占比60%

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

AI課時占比新高：AI課時占比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、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語義處理、AIGC、大模型開發(fā)等

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

充分經(jīng)過市場檢驗：課程經(jīng)過7年時間打磨，經(jīng)過4萬名以上學(xué)員的認可，充分經(jīng)歷市場和行業(yè)的驗證

五、部分項目案例展示

第一階段項目展示

項目介紹

數(shù)瞰商智運營系統(tǒng)是一款基于PyQt5+MySQL+AI大模型深度開發(fā)的企業(yè)級智能運營管理決策平臺。數(shù)瞰商智運營系統(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)營指標(biāo)結(jié)合自動化流程管理及AI大模型，可自動生成數(shù)據(jù)分析報告，預(yù)測銷售趨勢、庫存需求及客戶流失風(fēng)險。平臺基于RBAC實現(xiàn)字段級數(shù)據(jù)管控，同時加入審計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)鍵知識點

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

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人臉識別DeepSeek大模型

第二階段項目展示

【項目一】企業(yè)招聘需求監(jiān)控

項目介紹

本項目通過采集各大招聘平臺的招聘數(shù)據(jù)，首先將數(shù)據(jù)存儲在Excel中，并利用Excel中的刪除、分列、填充及函數(shù)對數(shù)據(jù)進行清洗各整理；其次確定核心指標(biāo)并計算，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招聘數(shù)據(jù)監(jiān)控看板。

關(guān)鍵知識點

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)計與計算：函數(shù)計算透視表應(yīng)用

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

【項目二】企業(yè)內(nèi)部資源需求分析

項目介紹

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

關(guān)鍵知識點

分析方法及思維：對比分析結(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)

報告編寫方法：分析結(jié)論分析建議

【項目三】品牌連鎖店智能分析系統(tǒng)

項目介紹

本項目基于PowerBI為某品牌連鎖店搭建可視化看板。通過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)鍵知識點

分析方法及思維：目標(biāo)分析目標(biāo)拆解細分思維對比思維

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)：達成率環(huán)比

圖表設(shè)計及交互：折線圖餅圖卡片圖瀑布圖切片器篩選器

【項目四】企業(yè)銷售智能分析與預(yù)測

項目介紹

本項目借助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)，通過可視化手段呈現(xiàn)價格和銷售數(shù)量的關(guān)系。運用線性回歸分析法，對未來銷售量進行科學(xué)預(yù)測，為企業(yè)的生產(chǎn)、庫存和營銷決策提供有力支持，助力企業(yè)在市場競爭中保持優(yōu)勢，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵知識點

分析方法及思維：趨勢分析關(guān)系分析相關(guān)性分析預(yù)測模型

技術(shù)/工具：函數(shù)散點圖折線圖

預(yù)測模型：線性回歸時間序列相關(guān)系數(shù)模型擬合度

第三階段項目展示

【項目一】基于AARRR模型分析xx淘寶店鋪用戶行為

項目介紹

隨著電商行業(yè)進入存量競爭階段，平臺與商家的運營重心逐漸從“流量爭奪”轉(zhuǎn)向'用戶價值深挖”、當(dāng)前淘寶生態(tài)中，用戶行為數(shù)據(jù)已覆蓋點擊、收藏、加購、支付等全鏈路場景，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)購率不足等核心痛點，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，通過深度分析可顯著提升運營效率與用戶生命周期價值，為店鋪在存量競爭中突圍提供關(guān)鍵動能。

關(guān)鍵知識點

數(shù)據(jù)抽樣：千萬條數(shù)據(jù)中抽取百萬條

數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析：8個常見統(tǒng)計指標(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模型實現(xiàn)精準(zhǔn)分層

【項目二】航空公司客戶價值分析精準(zhǔn)營銷提升GMV

項目介紹

客戶價值分析通過量化客戶貢獻度與行為特征，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6萬余客戶分層后，企業(yè)快速鎖定20%的高價值VIP群體，針對性提供專屬權(quán)益；同時識別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RFM模型劃分高頻高客單用戶，優(yōu)先推送新品與會員權(quán)益；金融行業(yè)基于資金流動頻率與規(guī)模識別高凈值客戶，定制理財方案。實現(xiàn)“降本-提效-增收”三重價值，驅(qū)動企業(yè)從粗放運營向數(shù)據(jù)驅(qū)動的可持續(xù)增長模式轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵知識點

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

數(shù)據(jù)處理：缺失值處理，異常值檢測與處理

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)、模型評價

定義客戶標(biāo)簽：雷達圖繪制

【項目三】連鎖零售超市經(jīng)營分析

項目介紹

本經(jīng)營分析項目聚焦某會員制超市8年運營數(shù)據(jù)通過構(gòu)建銷售毛利、利潤總額等衍生指標(biāo)，結(jié)合行業(yè)對標(biāo)模型，剖析其“低商品毛利+高會員費”模式的競爭力。數(shù)據(jù)顯示，盡管商品毛利率僅11%(行業(yè)平均25%)，但其通過成熟的供應(yīng)鏈管控與精準(zhǔn)選品，以低價策略吸引消費者支付年均57美元會員費(遠超同行免費模式)，形成差異化壁壘。付費會員人數(shù)增速雖放緩至4.61%)，但會員粘性顯著，其成功依賴長期積累的供應(yīng)鏈優(yōu)勢與會員價值感知，通過犧牲商品利潤換取用戶規(guī)模與復(fù)購率，分析成果可為優(yōu)化會員權(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)鍵知識點

數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計：梳理財務(wù)指標(biāo)，涉及成本、利潤、會員數(shù)據(jù)等

數(shù)據(jù)處理：新加財務(wù)分析衍生指標(biāo)、同比分析、計算各個指標(biāo)增長率

財務(wù)經(jīng)營分析：使用Matplotlib共享x軸，多個次坐標(biāo)軸繪圖

搭建經(jīng)營分析報告：數(shù)據(jù)分析報告編寫，商業(yè)運營建議

第四階段項目展示

【項目一】達內(nèi)目標(biāo)檢測系統(tǒng)

項目介紹

隨著計算機視覺技術(shù)的飛速發(fā)展，目標(biāo)檢測作為其中的核心任務(wù)之一，在安防監(jiān)控、自動駕駛、智能交通、工業(yè)檢測等多個領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。YOLO是目標(biāo)檢測算法的杰出代表。本項目旨在構(gòu)建一個基于YOLOv11算法的高性能目標(biāo)檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)對圖像和視頻中目標(biāo)的高效、精準(zhǔn)識別。項目將圍繞YOLOv11的技術(shù)特點展開，結(jié)合實際應(yīng)用場景，打造一個具有廣泛適用性和高度可擴展性的目標(biāo)檢測解決方案。

關(guān)鍵知識點

目標(biāo)檢測系統(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、增強技術(shù)

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

目標(biāo)檢測中的關(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)檢測系統(tǒng)的行業(yè)應(yīng)用能力

【項目二】多任務(wù)自動駕駛視覺感知系統(tǒng)

項目介紹

該項目為多任務(wù)自動駕駛視覺感知系統(tǒng)，基于HybridNets模型，整合了交通對象檢測、可行駛區(qū)域分割、車道線檢查等任務(wù)，實現(xiàn)端對端視覺感知模型。該項目應(yīng)用于自動駕駛車輛，實時從攝像頭獲取場景數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對周邊環(huán)境的毫秒級感知與檢測。

關(guān)鍵知識點

目標(biāo)檢測、圖像分割、車道線檢測方法

多任務(wù)學(xué)習(xí)、端對端學(xué)習(xí)

極端場景魯棒性

【項目二】保險知識問答系統(tǒng)

項目介紹

該項目為檢索式保險問答系統(tǒng)，主要針對用戶提出的保險業(yè)務(wù)問題，檢索知識庫，給出精準(zhǔn)回答，廣范應(yīng)用于保險公司客服、銷售、客戶自主平臺、員工內(nèi)訓(xùn)、監(jiān)管部門查詢等業(yè)務(wù)場景。系統(tǒng)能為保險企業(yè)節(jié)約大量人力、物力、財力投入，從而降低企業(yè)運營成本，保障客戶滿意度，提升企業(yè)經(jīng)營績效。

關(guān)鍵知識點

問答系統(tǒng)、聊天機器人的主要功能、流程及主流技術(shù)路線

問答系統(tǒng)、聊天機器人構(gòu)建、訓(xùn)練、優(yōu)化、評估方法

問答系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集、處理、清洗、增強技術(shù)

語義相似度比較的方法、原理及主流模型(雙塔模型、對偶編碼器、對比學(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)

問答系統(tǒng)、聊天機器人的行業(yè)應(yīng)用能力

應(yīng)用場景

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

網(wǎng)站智能檢索系統(tǒng)、文獻檢索系統(tǒng)

手機智能助手

第五階段項目展示

【項目一】DeepSeek本地部署與開發(fā)

項目介紹：該項使用DeepSeek開源模型，進行本地化部署、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)，實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對接，從而實現(xiàn)大模型與企業(yè)業(yè)務(wù)的垂直整合。

關(guān)鍵知識點

DeepSeek本地部署

ollama部署框架

LangChain大模型開發(fā)框架

RAG外部知識庫消除大模型幻覺

Agent智能體開發(fā)技術(shù)

Fine-tune

LORA大模型微調(diào)技術(shù)

【項目二】基于大模型的金融投資平臺對話系統(tǒng)

項目介紹

在信息爆炸時代，個人投資者和金融機構(gòu)面臨海量財經(jīng)數(shù)據(jù)(如新聞、財報、政策、市場情緒等)，但傳統(tǒng)分析工具缺乏實時整合與智能決策能力。本項目旨在開發(fā)一款基于AIAgent的智能財務(wù)助理，通過自動化信息收集、多維度數(shù)據(jù)分析與深度推理，為用戶提供實時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)鍵知識點

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

提示工程：設(shè)計領(lǐng)域?qū)Ｓ肞rompt

微調(diào)：構(gòu)建專有知識庫，微調(diào)(Fine-tune)

模型輕量化：知識蒸餾、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、外部API調(diào)用

培優(yōu)階段項目展示

【項目一】在線知識庫系統(tǒng)

項目介紹

知庫管理平臺是一個專注于計算機技術(shù)學(xué)習(xí)與實踐的綜合性網(wǎng)站。該平臺基于Python、Django框架開發(fā)，并結(jié)合了MySQL數(shù)據(jù)庫、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便捷高效的技術(shù)知識獲取與交流環(huán)境。

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

知庫管理平臺致力于整合多種計算機技術(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)，促進知識的積累與共享，無論是技術(shù)初學(xué)者還是經(jīng)驗豐富的開發(fā)者，都能在此找到提升技能、拓展視野的有效途徑。

關(guān)鍵知識點

后端語言：Python、后端框架：Django、數(shù)據(jù)庫：MySQL、緩存：Redis、前端基礎(chǔ)：HTML、CSS、前端JavaScript庫：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，如果有任何疑問或者想法可以咨詢右側(cè)客服小姐姐進行咨詢，還可以申請免費試聽課程。