Python+人工智能基础大纲

第一阶段：
1、Python基础
变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换
条件控制语句和循环语句
比较关系运算符、逻辑运算符、三目运算符、while循环、for循环、break和continue
2、容器类型
列表、元组、字典、有序字典、公共函数、字符串
3、函数
函数的定义和调用、不定长参数函数、匿名函数、递归函数、可变和不可变类型
4、文件操作
文件打开和关闭、文件的读写、文件、目录相关操作、文件应用案例
5、面向对象
面向对象介绍、类的定义和对象的创建、添加和获取对象属性、init方法、私有方法和私有属性、继承、多态、类方法、对象方法、静态方法
6、异常处理
捕获异常、异常的传递、自定义异常
7、模块和包
模块介绍、模块的导入、模块中的?__all__、模块中?__name__?的作用、包的介绍、包的导入

第二阶段：
1、Linux命令
Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、Linux命令选项的使用、远程登录和远程拷贝、vim编辑器使用、Ubuntu软件安装和软件卸载
2、网络编程
IP地址的介绍、端口和端口号的介绍、socket的介绍、基于TCP通信程序开发
3、多任务编程
多任务介绍、线程的使用、线程同步与互斥锁、死锁介绍、进程的使用、进程和线程的对比
4、正则表达式
正则表达式的介绍、re模块的使用、正则表达式的演练
5、html与css
html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格
6、JavaScript
变量、数据类型及基本语法规范、函数、条件语句、获取元素方法及操作元素、事件属性、数组及操作方法、循环语句、字符串、定时器、变量作用域
7、jQuery
jquery选择器、jquery样式操作、绑定click事件、jquery动画、jquery特殊效果、jquery属性操作、jquery循环、jquery事件、事件委托、JavaScript对象、JSON?和?ajax?请求
8、数据库编程
数据库介绍、MySQL数据库基本使用、MySQL查询pymysql的使用、事务、索引
9、Python语法进阶
深拷贝和浅拷贝、property属性、with语句和上下文管理器、闭包、装饰器
10、静态Web服务器
Web服务器通信过程、HTTP协议、Web服务器实现
11、mini-Web框架
Web框架和Web服务器的关系介绍、模板替换、股票信息页面开发、个人中心数据接口开发、路由列表、ajax请求数据渲染个人中心页面、logging日志的使用

第三阶段：
1、Django框架
Git源代码管理、Redis缓存、VUE介绍、Vue基本语法、ES6语法、VUE?生命周期、Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库操作、视图及模板、Django中间件
2、美多商城-前台
购物电商平台项目编码、前后端不分离模式、数据库-读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、Vue双向绑定、Docker?入门、Crontab定时任务、页面静态化、在线支付、Nginx+uWSGI部署
3、美多商城-MIS系统
前后端分离模式、VUE进阶-组件式开发、Django?REST?framwork、统计、权限管理、商品数据管理、日志管理、用户管理

第四阶段：
1、项目部署
Docker?进阶、uWSGI、Nginx进阶、性能优化
2、Flask框架
Flask框架、路由定义及视图函数、蓝图、SQLAlchemy
3、黑马头条
Flask-RESTful、手机?APP?+?PC?Web前端、MySQL业务数据存储、Redis缓存层、第三方对象存储、RabbitMQ?+?Celery?异步任务、APSchedule定时任务、socket.io及时通讯、Elasticsearch?5.6?搜索+自动补全、RPC+kafka对接推荐系统与AI系统、supervisor进程管理

第五阶段：
1、机器学习
Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging,?Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类、回归案例实战

第六阶段：
人工智能基于大数据的推荐系统项目
1、Lambda大数据开发
推荐系统Lambda架构介绍、分布式存储计算案例、数据仓库工具hive、spark介绍、spark-sql、spark?sql与hive离线分析实战
推荐系统项目开发
ABTest实验中心、埋点参数设置、推荐服务、缓存服务、实时日志分析、实时召回集、热门与新文章、文章画像构建、用户画像构建、文章用户画像业务实现、离线召回集介绍、排序模型选择介绍、spark?mllib讲解、离线模型评价、评估场景需求
2、pytorch框架
深度学习和神经网络概念、Pytorch的基础使用、梯度下降和反向传播原理、Pytorch模型构建、Pytorch中数据加载方法、Pytorch案例
3、循环神经网络
RNN的概念和原理、wordembedding原理和实现、文本情感分类案例、LSTM和GRU的原理和案例、Pytorch中的序列化容器
4、NLP聊天机器人项目
项目准备、fasttext的使用和原理、闲聊机器人介绍、seq2seq模型的原理、Seq2Seq闲聊机器人实现、带Attention的闲聊机器人的原理和实现、带BeamSearch的闲聊机器人的原理和实现、问答机器人实现原理、问答机器人机器学习召回模型实现、问答机器人排序模型实现实现、Grpc对外提供接口
5、深度学习
TensorFlow框架介绍、逻辑回归原理、导数、神经网络原理、tf.keras实现神经网络分类、卷积神经网络、神经网络算法优化、深度学习正则化、迁移学习
6、物体检测项目
物体检测项目架构、物体检测算法-RCNN、SPPNet、物体检测算法-Fast-RCNN、Faster-RCNN、物体检测算法-YOLO、SSD、SSD算法进行图片预测、数据集的制作与处理、商品检测模型训练、商品检测模型导出、Docker开启Tensorflowserving服务、TensorFlowservingclient实现、Docker开启Web服务、百度机器人对接自定义物体检测开发
7、爬虫开发
爬虫的基础、requests模块、数据的提取方法、多线程、多进程爬虫、线程池、协程池实现爬虫
8、爬虫提高
selenium实现动态网页的数据抓取、常见的反爬措施、mongodb数据库的基础使用、mongodb的索引和备份恢复、mongodb和python的交互、scrapy爬虫框架、scrapy_redis的分布式组件
爬虫热点项目库
12306购票、*鱼弹幕抓取、京*商品数据采集、失信人被执行人信息获取

自动化测试开发
单元测试
PyTest框架、UnitTest框架
自动化测试
selenium自动化测试Web、appium自动化测试app
接口以及性能测试
Jmeter等测试工具使用

自动化运维开发
运维基础
系统安装部署、linux系统管理
可掌握的核心能力：
1、掌握Shell，Python等脚本；
2、熟练掌握Mysql，MongoDB，Nginx，Redis，docker等服务部署与优化。
3、掌握Ansible等运维工具组件的使用。
运维进阶
apache与nginx、shell编程、服务集群负载均衡与高可用
运维高级
ansible、nagios、自动化部署项目

数据分析开发
BI商业数据分析项目实战2天
PowerBI数据可视化分析、Tableau数据分析、FineBI大数据分析、数据库技术My'SQL、ETL数据仓库、项目实战
可掌握的核心能力：
1、掌握爬虫的工作原理和实现流程；
2、熟练掌握MySQL、Hive、Spark；
3、掌握mongodb数据库的应用；
4、熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
5、熟悉Python、R、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具；
6、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。

统计学基础3天
概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析
数据挖掘
项目实战2天
数据挖掘经典算法、SPSS数据分析、SAS数据分析、matlab基本应用

金融行业
量化分析1天
金融量化投资平台应用、金融量化CRM系统、
强化学习在数据分析中的应用、金融行业数据分析理论基础

R语言数据挖掘
项目实战2天
R语言数据挖掘项目实战

Python+人工智能大纲
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。
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

爬虫阶段
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

人工智能阶段
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
第一阶段-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
第二阶段-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
第二阶段-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

自然语言处理
NLP?介紹、NLP种类、端对端深度学习模型、词袋、Seq2seq、Beam?Search?Decoding、Attention、LSTM、
LSTM?实作、文本分类、文本分类的方式、文本分类?CNN?&?RNN、文本生成、文本匹配、文本检索、文本生成图片、Chatbot?数据预处理、Chatbot?搭建模型、Chatbot?训练模型、Chatbot?训练模型、Chatbot测试模型、Chatbot?优化