AI人工智能需要学哪些课程？

AI人工智能需要学哪些课程？参加人工智能培训很大程度上是为了就业，其实人工智能工程师如果想要获得更高的薪资还是需要掌握更扎实的知识基础的，目前AI人工智能比较火，但是切莫盲目跟风，AI人工智能学习还需要我们脚踏实地的进行学习。

达内AI人工智能培训课程是符合企业需求的课程标准，提供实战机会。那么达内AI人工智能需要学哪些课程？

达内AI人工智能培训课程学习内容第一步：Python核心语言

1、Python核心

AI行业生态、Python技能矩阵、计算机核心架构、Python程序构成及运行原理、变量、赋值

数据与数据操作：核心数据类型、数据类型转换、运算符

流程控制语句：分支语句、循环语句、循环嵌套、跳转语句、pass语句

列表与元组：基础操作、内存分配、动态扩容原理、列表推导式、元组解包、常用函数字典：基础操作、内存分配、哈希算法、开发寻址、字典推导式、常用函数容器综合训练：列表与字典嵌套

函数：定义与调用、形参与实参、返回值、作用域、内存分配、设计原则复习与串讲：基本语法复习与串讲

2、面向对象程序设计

对象和类、内存分配、实例成员、类成员、跨类调用

MVC架构模式

封装、单继承、多继承、多态、重写、重载、设计原则

复习与串讲：OOP复习与串讲

3、Python高级

模块与包、导入、常用模块

异常处理、迭代器、生成器

lambda表达式、高阶函数、闭包函数、装饰器

10、文件读写、with语句

复习与串讲：高级语法复习与串讲

阶段项目实战：综合项目：基于MVC架构与PyQT的数瞰商智运营系统

达内AI人工智能培训课程学习内容第二步：数据科学与商业智能

1、商业智能数据中枢(SQL+Hive)

数据库初识；数据定义语言：数据库/数据表的创建、查看、删除、修改

数据操作与查询：新增、修改与删除数据；数据基础查询、算数运算、条件运算、where子句与逻辑运算

高级查询：模糊查询、限制查询、联合查询、聚合查询、子查询、传参子查询、表关联

综合案例：教育机构数据查询、企业员工数据查询；日期函数与字符串函数

窗口函数：统计类窗口函数、偏移函数、排序窗口函数、分组函数

自定义函数、存储过程；企业实战：日周月包宽表制作与指标计算

综合案例：依据业务规则的用户分层与业务应用

A！大模型-专题一：传统SOL查询vs智能增强査询、高效SOL语句编写、SOL查询的验证与优化、SOL查询语法勘误

Hadoop概述(HDFS、MapReduce)、Hive数据模型(分区、分桶、外部表)

Hive复合类型访问及函数(数组、字段和结构体的访问及函数)

综合案例：基于提高在线教育充课率的用户成长策略

阶段项目：基于数据库的电商销售管理系统

2、数据科学思维与工具

PowerBl介绍、数据清洗、数据建模、数据可视化

目标拆解：目标制定流程、月度目标拆解、每日目标拆解、RFM用户标签

PowerBl可视化实践：企业驾驶舱、门店经营分析、产品分析、用户分析看板搭建

数据分析就业、职责与技能要求、数据分析步、思维与指标体系、DeepSeek在Office的部署

Excle数据分析基础：自动填充、地址引用、数据验证、数据排序、数据筛选、条件格式；数据处理方法与业务场景：重复数据、缺失值数据一致性、异常值处理、数据分列

基于函数的数据提取与表关联：文本函数、日期函数、数学函数、查找引用函数、逻辑函数；数据统计与分析：统计函数、透视表与切片

数据可视化：图表的基础应用与高级应用；预测分析：数据相关性、线性型、时间序列模型

综合案例-职业教育学科调整决策辅助：数据分析步骤、数据处理方法与函数、可视化看板搭建、项目报告撰写、项目落简历

数据分析常用方法：描述性统计、分组分析、矩阵分析、斗分析、RFM模型、帕累托分析、综合分析、综合案例

AI大模型,专题二：高效数据处理、数据统计、数据可视化、数据预测与业务诊断AI大模型-专题三：竞品分析与年度分析报告

达内AI人工智能培训课程学习内容第三步：机器学习与数据挖掘

1、科学计算库

Numpy基本知识：创建Ndarray数组、数组性、数组操作、掩码操作、统计函数、算数函数

Pandas基础知识：创建Series、Dataframe、索引和切片操作、布尔掩码操作、标签筛选操作、字符串操作、pandas获取数据(excel,csv,sql等)

Matplotlib及Pandas可视化：Matplotlib基础绘图、Pandas数据可视化之折线图、柱状图、饼图、散点图、统计直方图、箱线图、橱率密度图、子图

描述性分析及分组分析：描述性统计分析、探索性分析、分组聚合、数据透视表、交叉表

数据预处理：合并数据、清洗数据、标准化数据、均值移除、范围缩放、归一化、独热编码、标记编码、特征工程、正则、二手房源数据预处理

2、Pandas项目实战

【医疗行业项目实战】朝阳医院指标搭建及销售数据汇总

【电商行业项目实战】优衣库销售数据分析、4P分析法、目标额度分配

【金融行业项目实战】银行业电话营销活动分析Pandas项目实战

【通信行业项目实战】通讯公司客户响应速度提升项目

【零售行业项目实战】新零售超市经营分析、SWOT竞品分析、活动分析

【互联网行业项目实战】滴滴出行运营数据指标异常情况分析

【电商行业项目实战】淘宝百万级用户行为分析、跨境电商年度复盘分析

3、Al数学基础

【统计学基础】统计学概述、概率分布、中心极限定理、三大分布、参数估计、假设检验、ABTest

【线性代数】向量、矩阵计算

【微积分】梯度、求导、偏导数

4、机器学习及数据挖掘

【机器学习概述】机器学习的定义、分类、应用场景

【回归问题-线性回归】线性模型的定义、线性回归、线性模型训练方法(损失函数、梯度下降、学习率、偏微分)、梯度消失与梯度爆仨

【回归问题-多项式回归】多项式的定义、多项式回归、欠拟合过拟合、Lasso回归与岭回归、回归模型评价

【回归问题案例】财政收入数据特征选择

【回归问题-决策树回归】决策树的定义、决策树回归实现方法机器学习及数据挖掘

【分类问题-逻辑回归】逻辑回归定义、Sigmoid函数、交叉熵、多分类实现

【分类问题-SVM】支持向量机(SVM)原理、核函数(线性核函数、多项式核函数、径向基核函数)

【分类问题-朴素贝叶斯】贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类器

【分类问题-决策树】决策树概述、信息熵、信息增益、增益率、基尼系数、ID3算法、C4.5算法

【分类综合案例】人力资源数据分析与挖掘

【集成学习】CART和集成算法：Boosting/Bagging/Stacking、AdaBoost、GBDT、XGBoost、随机森林

【聚类问题】距离算法(欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离)、聚类模型划分、经典聚类算法(k-meansDBSCAN)、聚类问题评价指标(CH指数、轮廓系数)

【聚类问题综合案例】航空公司客户价值分析

【时间序列模型】ARMA/ARIMA

【模型评估与优化】分类问题评估方法、回归问题评估方法、超参数调优方法

【机器学习综合案例】信用贷贷前审批项目、风控模型搭建、Smote算法

达内AI人工智能培训课程学习内容第四步：深度学习

1、深度学习基础

【深度学习基本理论】深度学习概述(定义、优缺点、与机器学习对比、课程内容与特点、发展史)、感知机、神经网络、激活函数(阶跃函数、Siqmoid、tanh、Softmax)、损失函数(均方差、交叉熵)、梯度下降、反向传播算法

【卷积神经网络】卷积函数、卷积运算、CNN(卷积层、激活层、池化层、全连接层)、经典CNN模型介绍(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet)

【循环神经网络】经典时间序列模型(RNN、LSTM)

【Transformer】注意力/自注意力机制、多头注意力机制、Transformer

2、计算机视觉(CV)

【计算机图像基本理论】计算机视觉概述、计算机成像原理、采样率与分辨率、灰度级与灰度图像、色彩空间

【图像形态变换】算术计算(图像加减法、图像位运算)、坐标变换(旋转、平移、缩放、镜像)、透视变换、仿射变换、图像腐蚀与胀、开运算与闭运算、形态学梯度

【图像色彩变换】颜色空间变换、图像灰度化处理、二值化与反二值化、直方图与直方图均衡化处理、颜色通道操作、色彩提取

【图像梯度处理】模糊与锐化、边沿检测、模板运算(图像滤波)

【OpenCV图像预处理技术】OpenCV简介与安装、图像色彩操作与变换(灰度化处理、颜色通道操作、直方图均衡化、色彩提取、二值化与反二值化)、图像形态操作与变换(图像加减法、图像位运算、旋转、平移、缩放、镜像、透视变换、仿射变换、图像腐蚀与膨胀、开运算与闭运算、形态学梯度)、图像梯度(模糊与锐化、边沿检测、板运算)

【图像技术与AI】图像增强技术、图像技术的局限

【综合项目】通过透视变换进行图像校正(样本分析、技术路线选择、图像灰度化处理、图像平滑及边沿检测、轮廊与边沿提取、计算生标构建透视变换矩阵、执行透视变换)

【综合项目】集成电路质量检测系统(样本分析、技术路线选择、图像灰度化处理、二值化处理、图像膨胀、图像填充、图像差异分析。瑕疵检测与标记)

【PyTorch基础】概述、体系结构、基本概念、张量操作(数据类型、常用属性、类型转换、形状改变、数学计算)、ModuleList与Sequential、模型定义与保存

【PyTorch高级】模型保存与加载、数据读取、文件队列、文本文件/图像样本读取、样本批处理

【综合案例】搭建CNN网络

【PaddlePaddle基础】PaddlePaddle概述、体系结构、基本概念(Tensor、Layer、Variable、Program、Optimizer)、数据读取(顺序读取器、随机读取器、批量读取器)

【综合案例1】线性回归

【综合案例2】多元回归案例(波士顿房价预测)

【PaddlePaddleCV】图像分类问题橱述、分类粒度、图像分类发展历程、图像分类的挑战、图像分类的应用、常用数据集(MNIST、IFAR10、ImageNet、FDDB、WIDERFace)

【综合案例】使用CNN实现彩色图像分类、图像数据标注、深度CNN搭建、模型参数调整

【图像分类优化】样本优化、参数优化、模型优化

【目标检测基本理论】橱述(定义、核心问题、算法分类、应用)、TowSatege检测技术(R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN)OneStage检测技术(YOLO1~YOLO11系列、SSD)、常用数据集、常用图像标注工具

【(图像标注工具】Labellmg工具安装、使用

【YOLO3模型实现】定义全局参数、日志工具、搭建darknet-53网络模型、数据增强、损失函数、训练、测试部分代码

【YOLOv8模型实现】通过ultralytics框架实现数据准备、模型训练、模型评估、模型推理、输出模型。

【YOLOv11模型实现】通过ultralytics框架实现数据准备、模型训练、模型评估、模型推理、输出模型,

【综合项目】利用目标检测技术实现工业质检(样本分析、技术路线选择、样本增强、CNN模型搭建与训练、参数调优、欠拟合与过拟合处理)

【综合项目】利用训练好的YOLOv11模型，结合PyQt5实现可视化模型推理界面，可以上传图片进行检测、上传视频进行检测、实时摄象头进行检测、检测种类达到80个类别

【OCR基本理论】OCR概述(定义、一般步、与目标检测的区别、难点、评估指标、应用)

【CTPN模型】模型简介、具体步骤、网络结构、损失函数、性能、特点

【SegLink模型】模型简介、网络结构、Link与Segment、预测参数的表示、损失函数、性能、特点

【DBNet】基于图像分割的ORC简介、模型结构、可微分二值函数、性能、特点

【CRNN+CTC模型】特点、网络结构、特征提取、序列标注、转录、网络训练、结论、编码实现

【OCR模型优化】数据优化、模型优化、参数优化、集成学习、外部环境改善

【图像分割】图像分割概述、应用、图像分割基本原理、全卷积网络(FCN)、图像分割数据集介绍、图像分割标注工具介绍

【图像分割经典模型】UNet模型(网络结构、训练细节、效果及特点)、MaSK-RCNN(主要思想、网络结构、损失函数、训练细节效果及特点)、Deeplab系列模型(主要思想、网络结构、损失函数、训练过程、效果及特点)、TransUNet(结合Transformer和UNet的图像分割模型)

3、自然语言处理基础(NLP)

【NLP概述及基本概念】NLP简介、定义、主要任务、发展历程、困难与挑战

【NLP知识体系】数学基础、NLP处理技术、机器学习模型、工具与框架、外部资源(语料库、词典)

【NLP传统处理技术】分词、词性标注、命名实体识别(NER)、关键词提取

【综合案例】垃圾邮件识别

【文本表示】独热表示(One-hot)、词袋模型、TF-IDF、共现矩阵、词嵌入

【语言模型】语言模型定义、N-Gram模型、神经网络语言模型(NNLM)、Word2Vec、skip-gram(模型原理、负采样)、CBOW

【综合案例】利用Word2Vec训练词向量【循环神经网络】RNN(循环神经网络)基本概念、RNN发展历史、RNN基本框架、RNN典型应用、时间反向传播算法(BPTT)

【LSTM模型】LSTM(长短期记忆)模型基本概念、内部结构(输入门、遗忘门、输出门)

【注意力与Transformer】Seq2seq模型、注意力机制(Attension)、Self-Attension、Transformer模型、模型预训练与微调、BERT模型

【项目】基于Transformer的翻译系统

【大模型算法与原理】GPT1/GPT2/GPT3、InstructGPT、ChatGPT、BERT、GPT与BERT的比较

【项目：快递单实体抽取】数据集介绍、深度学习NER思想、数据标注方法、代码实现

达内AI人工智能培训课程学习内容第五步：AIGC与大模型

【大模型开发生态介绍】大模型开发背景、大模型改进方向、主流大模型对比、LLM应用三个层级、Langchain六大模块介绍(I/0.Retrieval、chain、agent、memory、callback)

【DeepSeek大模型开发】DeepSeek开放平台介绍、安装SDK、创建应用、密钥管理、调用LLM

【Prompt工程】Prompt工程介绍、Prompt调优、Few-Shot、One-Shot、LLM温度调节、思维链、进阶技巧(自治性，思维树，提示词注入，入场拦截与出场拦截)

【Agent-上】agent介绍、code平台介绍、搭建低代码代理

【Rag技术】检索增强生成介绍、向量数据库ChromaDB

【千帆平台】简介介绍、知识库搭建、完成推理、进阶技巧(文本分割的颗粒度、Rag改进)

【Fine-tuning】LLM微调发展历程、有监督微调和指令微调、轻量化微调(Lora、AdaLora、QLora)

【大模型项目实战】基于LLM的对话系统

达内AI人工智能培训课程学习内容第六步：Python开发就业训练营

1、后端框架技术

网络基本概念、UDP通信、三次握手和四次挥手、TCP套接字

TCP处理细节、TCP协议、HTTP协议

多任务编程概念、multiprocessing创建进程

threading线程模块、线程的同步互斥、GIL问题

进程线程网络并发模型，ftp文件服务器

Django安装、路由、URL配置、视图处理、Http请求和响应、Content-Type类型

MVC与MTV设计模式、模板的加载、模板的传参、模板变量、if标签、for标签

静态文件、Django应用、分布式路由、模型、ORM、创建和使用模型、配置数据库、模型类、数据字段和字段选项、DjangoShel

通过模型增加、查询、修改、删除数据、F对象Q对象原生数据库操作、SQL注入

Admin后台管理、一对一映射查询、一对多映射查询、多对多映射查询

Cookie和Session、后端缓存、中间件Middleware、电子邮件发送、项目部署、WSG|配置、Nginx反向代理、静态文件收集

【原生框架部署案例】原生框架部署案例

2、Docker

【Docker基础】Docker简介、虚拟化、Docker安装与配置、Docker镜像、Docker容器

【Docker进阶】Docker容器编排、Docker网络、Docker部署AI模型

以上内容是达内AI人工智能需要学的课程达内AI人工智能培训课程内容紧跟社会和时代的发展，培养企业所需的人工智能工程师，如果你对于AI人工智能培训课程也感兴趣可以联系右侧客服小姐姐获得免费试听名额。