AI人工智能培训班

AI人工智能培训班。如果您想了解AI人工智能培训班的相关信息，需要详细的了解AI人工智能培训班课程以及学习之后就业岗位及薪资情况，下面介绍一下参加AI人工智能培训班的课程，项目，就业等情况。

AI人工智能培训班课程介绍

AI人工智能培训班第一阶段Python核心语言

【核心能力】熟练掌握Python语法、熟练掌握OOP设计思想、熟悉Python标准库

Python核心：计算机核心架构、Python程序构成及运行原理、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、列表与元组、字典、函数

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

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、IO、文件读写

就业岗位：自动化测试工程师、自动化运维工程师、办公自动化工程师、少儿编程讲师

薪资范围：8~12K

【阶段项目一】数瞰商智运营系统

【阶段项目二】达达聊天机器人

AI人工智能培训班第二阶段数据科学与商业智能

【核心能力】数据处理能力、数据分析能力、数据可视化能力、数据分析思维、商业运营思维

商业智能数据中枢(SQL+Hive)：数据库基础及高级：数据库/数据表增删查改、高级查询、窗口函数、自定义函数、存储过程

综合案例企业实战项目：教育机构数据查询、企业员工数据查询、依据业务规则的用户分层与业务应用、日周月报宽表制作与指标计算、基于提高在线教育完课率的用户成长策略

AI大模型-专题一：传统SQL查询vs智能增强查询、高效SQL语句编写

数据科学思维与工具：BI工具安装及基本操作：PowerBI介绍、数据清洗、数据建模、数据可视化

PowerBI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

数据分析概述：职责与技能要求、思维与指标体系、DeepSeek在Office的部署

Excle数据分析与可视化基础：Excel基本操作、数据处理方法、基于函数的数据提取与表关联、图表的基础应用与高级应用

数据分析常用方法：描述性统计、分组分析、矩阵分析、漏斗分析、RFM模型、帕累托分析、综合评价分析、预测分析

【阶段项目一】基于提高在线教育完课率的用户成长策略

【阶段项目二】依据业务规则的用户分层与业务应用

【阶段项目三】日周月报宽表制作与指标计算

【阶段项目四】基于数据库的电商销售管理系统

【阶段项目五】职业教育学科调整决策辅助

【阶段项目六】品牌连锁店智能分析系统

【阶段项目七】DeepSeek竞品分析与年度分析报告

就业岗位：数据分析专员、数据分析师、商业智能工程师、行业数据分析师

薪资范围：10~15K

AI人工智能培训班第三阶段机器学习与数据挖掘

【核心能力】机器学习知识体系、AI算法能力、数据挖掘能力

科学计算库：Numpy基本知识：创建Ndarray数组、数组属性、数组操作、统计函数、算数函数

Pandas基础知识：创建Series、DataFrame、增删查改操作、Pandas获取数据

Matplotlib及Pandas可视化：Matplotlib基础绘图、Pandas数据可视化

描述性分析及分组分析：描述性统计分析、探索性分析、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、正则、二手房源数据预处理

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

【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

AI数学基础

【统计学基础】概率分布、中心极限定理、参数估计、假设检验、ABTest

【AI数学】线性代数包含微积分向量、矩阵计算等，微积分包含梯度、求导、偏导数等

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

【回归问题及案例】线性回归、线性模型训练方法、多项式式回归、欠拟合过拟合、Lasso回归与岭回归、决策树的定义、决策树回归CART算法

【分类问题及案例】逻辑回归定义及实操、支持向量机(SVM)原理、核函数、贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类器、决策树分类概述、信息熵、信息增益、ID3算法、C4.5算法、人力资源数据分析与挖掘案例、信用贷贷前审批项目

【集成算法】Boosting/Bagging/Stacking、AdaBoost、GBDT、XGBoost、随机森林

【聚类问题及案例】距离算法、聚类模型划分、经典聚类算法(k-means、DBSCAN)、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、回归、聚类模型评价方法、超参数调优方法

【阶段项目一】朝阳医院指标搭建及销售数据汇总

【阶段项目二】服装零售销售数据分析

【阶段项目三】银行业电话营销活动分析

【阶段项目四】通讯公司客户响应速度提升项目

【阶段项目五】新零售超市经营分析

【阶段项目六】互联网出行运营数据指标异常情况分析

【阶段项目七】淘宝百万级用户行为分析、跨境电商年度复盘分析

【阶段项目八】航空公司客户价值分析

【阶段项目九】信用贷贷前审批项目、风控模型

就业岗位：数据处理工程师、数据运维工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师、数据专家

薪资范围：12~25K

AI人工智能培训班第四阶段深度学习

【核心能力】深度学习算法能力、图像算法能力、自然语言处理算法能力、AI架构/方案设计能力、AI产品设计能力

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)、神经网络、激活函数、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、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

计算机视觉(CV)

【计算机图像基本理论】成像原理(采样率/分辨率)、灰度级与灰度图、色彩空间(RGB/HSV)；图像形态变换(仿射/透视变换、腐蚀/膨胀)；图像色彩处理(灰度化/二值化、直方图均衡化)；图像梯度与滤波(边缘检测、模糊/锐化)

【OpenCV图像预处理技术】OpenCV简介与安装、图像色彩操作与变换、图像形态操作与变换、图像梯度

【综合案例】图像校正、镀盘区域瑕疵检测

【PyTorch】概述、体系结构、基本概念、张量操作、模型定义；模型保存与加载、数据读取、文件队列、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、数据读取器

【PaddlePaddleCV】图像分类问题概述、分类粒度、发展历程、应用、常用数据集

【综合案例】使用CNN实现彩色图像分类、样本优化、参数优化、模型优化

【目标检测基本理论与原理】目标检测的定义、核心问题、算法分类、应用；模型结构概述、输入、骨干网、特征融合、输出、多尺度检测、非极大值抑制

【图像标注工具】常用数据集、LabelImg工具安装、使用、目标检测数据格式

【TowSatege检测】两阶段检测原理、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

【OneStage检测】一阶段检测原理、YOLO1/2/3/4/5/8/10/11、SSD

【YOLO3模型实现】darknet-53网络模型、损失函数、训练、测试

【YOLOv8/YOLO11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

【图像分割原理及经典模型】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、标注工具；UNet模型、Mask-RCNN、DeepLab系列、TransUNet

【OCR基本理论】OCR定义、一般步骤、与目标检测的区别、难点、评估指标、应用、CTPN、SegLink、DBNet、CRNN+CTC

【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

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

【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】定义、N-Gram、神经网络语言模型(NNLM)、Word2Vec、Skip-gram、CBOW

【综合案例】利用Word2Vec训练词向量

【循环神经网络-RNN】基本概念、发展历史、RNN基本框架、RNN典型应用、时间反向传播算法(BPTT)、LSTM、GRU

【注意力与Transformer】Seq2Seq模型、注意力(Attension)、Transformer、模型预训练与微调、BERT模型

【大模型算法与原理】GPT1/GPT2/GPT3、InstructGPT、ChatGPT

【阶段项目一】工业视觉检测

【阶段项目二】基于YOLOv11的视频实时检测系统

【阶段项目三】OCR票据识别

【阶段项目四】自动驾驶场景图像分割

【阶段项目五】医学影像分析

【阶段项目六】基于Transformer的翻译系统

【阶段项目七】基于预训练模型的关键信息提取系统

就业岗位：人工智能工程师、深度学习工程师、图像算法工程师、自然语言处理工程师

薪资范围：15~30K

AI人工智能培训班第五阶段AIGC与大模型

【核心能力】AIGC开发能力、大模型开发能力、大模型微调能力、对话系统构建能力、智能体构建能力

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/O、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(自洽性，思维树，提示词注入，入场拦截与出场拦截)

【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)

【Agent】Agent介绍、coze平台介绍、搭建低代码代理

【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

【阶段项目一】基于大模型的对话系统

就业岗位：AIGC工程师、大模型算法工程师、大模型开发工程师、大模型全栈工程师、多模态算法工程师

薪资范围：12~40K

AI人工智能培训班培优阶段-Python全栈开发

【核心能力】后端开发能力、软件架构设计能力、AI模型部署能力、AI应用开发能力

Linux

【Linux简介】Linux操作系统、Linux发展史、Linux发行版、文件系统、绝对路径和相对路径

【Linux系统管理】lscdmvcprmmkdirtouchechocattarchmodsudofindgreptreevi编辑器pip工apt工具ssh工具

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、DjangoShell、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、WSGI配置、Nginx反向代理、静态文件收集

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

【阶段项目一】基于大模型的知识管理系统

就业岗位：Python开发工程师、Python后端开发工程师、Python全栈开发工程师

薪资范围：10~30K

以上是AI人工智能培训班课程介绍，关于AI人工智能培训班课程以及项目介绍，每个阶段AI人工智能学习之后可以从事的岗位以及就业薪资情况。如果你也对AI人工智能培训班感兴趣可以咨询右侧客服小姐姐进行咨询还可以获得免费试听课程。