达内AI人工智能详细课程大纲。达内教育ai课程市场反响一直不错，关于(yu)达内AI人工智能课程的(de)详细大(da)纲如下：

第一阶(jie)段(duan) Python核心(xin)语言

【核心能力】 熟(shu)练(lian)掌握Python语法、熟(shu)练(lian)掌握OOP设计思(si)想、熟(shu)悉Python标准库

【核心知识点】

Python核心：计算(suan)机核心(xin)架构、Python程(cheng)序构成及(ji)运行(xing)原理、数(shu)据与数(shu)据操作(zuo)、核心(xin)数(shu)据类(lei)型、数(shu)据类(lei)型转换、运算(suan)符、流程(cheng)控制语句、列(lie)表与元组、字典、函数(shu)

面向对象程序设计：对象和类、内存分配、实例成(cheng)员(yuan)、类成(cheng)员(yuan)、跨类调用、MVC架构(gou)模式、封装、单继(ji)承、多(duo)(duo)继(ji)承、多(duo)(duo)态、重写、重载(zai)、设(she)计原则

Python高级：模块(kuai)与包、导(dao)入、常用模块(kuai)、异常处理、迭(die)代器、生成(cheng)器、lambda表达(da)式、高阶函数、闭包函数、装饰器、IO、文件读写

【阶段项目(mu)一】 数(shu)瞰商智(zhi)运营系(xi)统

【阶段项目二】 达达聊天(tian)机器人

第二(er)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(neng)力、数(shu)(shu)据(ju)可(ke)视(shi)化能(neng)力、数(shu)(shu)据(ju)分(fen)析思维(wei)、商业运(yun)营思维(wei)

【核心知识点】

商业智能数据中枢(+Hive)

数(shu)据(ju)库基础及高级：数(shu)据(ju)库/数(shu)据(ju)表增删查改(gai)、高级查询、窗口函(han)数(shu)、自定义函(han)数(shu)、存储过程

综合案例企(qi)业实(shi)战项目：教育机构(gou)数据查询、企(qi)业员工数据查询、依(yi)据业务规(gui)则的(de)用(yong)户分(fen)层(ceng)与业务应用(yong)、日周月报宽表制(zhi)作与指标计算(suan)、基于(yu)提高在(zai)线教育完课率的(de)用(yong)户成长策略

AI大模(mo)型-专(zhuan)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(ju)安(an)装及基本操作：PowerBI 介绍、数(shu)据(ju)清洗(xi)、数(shu)据(ju)建模、数(shu)据(ju)可视化(hua)

PowerBI可视(shi)化实践：企业(ye)驾(jia)驶(shi)舱、门(men)店(dian)经营(ying)分(fen)析、产品分(fen)析、用户分(fen)析看(kan)板搭建

数据分(fen)析概(gai)述：职责与技能要求、思(si)维(wei)与指标体(ti)系、DeepSeek在Office的(de)部署

Excle数(shu)据分析与可视化(hua)基(ji)(ji)础：Excel基(ji)(ji)本操(cao)作(zuo)、数(shu)据处(chu)理方法、基(ji)(ji)于函(han)数(shu)的数(shu)据提(ti)取与表关联、图表的基(ji)(ji)础应(ying)(ying)用(yong)与高级应(ying)(ying)用(yong)

数据分(fen)析(xi)常用方法：描述性(xing)统计、分(fen)组分(fen)析(xi)、矩阵分(fen)析(xi)、漏斗分(fen)析(xi)、RFM模(mo)型、帕累托分(fen)析(xi)、综合评(ping)价分(fen)析(xi)、预测分(fen)析(xi)

【阶段项目一】基于提高(gao)在线教育完课(ke)率的用户成长策略

【阶(jie)段项目(mu)二】依据(ju)业务(wu)规(gui)则的(de)用(yong)户分(fen)层与业务(wu)应用(yong)

【阶段项目三】日周月报(bao)宽表制作与指标(biao)计算(suan)

【阶段项目四】基于数(shu)据库(ku)的电商销(xiao)售管(guan)理系统

【阶段(duan)项(xiang)目五】职(zhi)业教育学(xue)科(ke)调整决(jue)策辅助

【阶段(duan)项目六】品(pin)牌连锁店(dian)智能分析系统(tong)

【阶段项(xiang)目七】DeepSeek竞品分析与(yu)年(nian)度分析报告(gao)

第三阶段 机器学习与数据(ju)挖掘

【核心能(neng)(neng)力(li)】 机器学(xue)习知识(shi)体(ti)系、AI算法(fa)能(neng)(neng)力(li)、数(shu)据(ju)挖掘(jue)能(neng)(neng)力(li)

【核心知识点】

科学计算库

Numpy基(ji)本(ben)知识：创建Ndarray数(shu)(shu)组、数(shu)(shu)组属(shu)性、数(shu)(shu)组操(cao)作(zuo)、统(tong)计函(han)数(shu)(shu)、算数(shu)(shu)函(han)数(shu)(shu)

Pandas基础知识(shi)：创建(jian)Series、DataFrame、增删查改(gai)操作、Pandas 获取数据

Matplotlib及(ji)Pandas可(ke)视化(hua)：Matplotlib基础绘图、Pandas数据可(ke)视化(hua)

描述性分析及分组分析：描述性统计分析、探(tan)索性分析、数据(ju)透视表(biao)、交叉表(biao)

数(shu)据(ju)预处理：合并数(shu)据(ju)、清洗数(shu)据(ju)、标(biao)准化数(shu)据(ju)、正则、二手(shou)房源数(shu)据(ju)预处理

Pandas项目实战

【医疗行业项(xiang)目实(shi)战】朝阳医院(yuan)指标搭(da)建及销售数据汇(hui)总

【电商行(xing)业项目实战】优(you)衣库(ku)销售(shou)数据分(fen)析(xi)、4P分(fen)析(xi)法(fa)、目标(biao)额(e)度(du)分(fen)配(pei)

【金融行业(ye)项目(mu)实战(zhan)】银行业(ye)电话营销活动(dong)分析

【通信行(xing)业项目实战】通讯公司客(ke)户响应(ying)速度提(ti)升项目

【零(ling)售(shou)行业项目实战】新零(ling)售(shou)超市(shi)经(jing)营(ying)分析(xi)(xi)、SWOT竞品分析(xi)(xi)、活动分析(xi)(xi)

【互联(lian)网(wang)行业(ye)项目实战】滴(di)滴(di)出行运营数据指标(biao)异常(chang)情况分析

【电商(shang)行业项目实战】淘宝百万(wan)级用(yong)户行为分(fen)析、跨境(jing)电商(shang)年(nian)度复盘分(fen)析

AI数学基础

【统计学基础】概率分(fen)布、中心极限定理、参数估计、假设(she)检验、AB Test

【AI数(shu)学】线性代数(shu)包(bao)含微积分向量(liang)、矩阵(zhen)计算等，微积分包(bao)含梯(ti)度、求导、偏导数(shu)等

机器学习及数据挖掘

【机器学习概述】机器学习的(de)定义(yi)、分类、应用场(chang)景

【回(hui)归(gui)问题(ti)及案(an)例】线(xian)性回(hui)归(gui)、线(xian)性模型(xing)训练方(fang)法、多项式(shi)式(shi)回(hui)归(gui)、欠拟(ni)合过(guo)拟(ni)合、Lasso回(hui)归(gui)与岭回(hui)归(gui)、决策(ce)树的定义、决策(ce)树回(hui)归(gui)CART算法

【分(fen)类(lei)问题及案例】逻(luo)辑(ji)回归(gui)定义(yi)及实操、支持向(xiang)量机(SVM)原理(li)、核函数、贝叶(ye)斯(si)定理(li)、朴素贝叶(ye)斯(si)分(fen)类(lei)器、决策(ce)树(shu)分(fen)类(lei)概(gai)述、信息熵、信息增益(yi)、ID3算(suan)(suan)法(fa)、C4.5算(suan)(suan)法(fa)、人力(li)资源数据分(fen)析与挖掘案例、信用(yong)贷贷前审批项目

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

【聚类(lei)问(wen)题及(ji)案例】距(ju)离算法、聚类(lei)模型划分(fen)、经(jing)典聚类(lei)算法(k-means、DBSCAN)、航空公司客户价(jia)值分(fen)析

【时间序列模型】 ARMA/ARIMA

【模(mo)型评(ping)(ping)估与优化】分类、回归、聚类模(mo)型评(ping)(ping)价方(fang)(fang)法、超参数(shu)调优方(fang)(fang)法

【阶段项目(mu)一】朝(chao)阳医院指标搭建及销售数据汇(hui)总

【阶段项目二】服(fu)装零售销(xiao)售数据分析

【阶(jie)段项目三】银行业电话营销活动分析

【阶段项目(mu)四(si)】通讯(xun)公(gong)司客户(hu)响应速度提(ti)升项目(mu)

【阶段(duan)项目五】新零售超(chao)市经营分(fen)析

【阶段项目六】互(hu)联网出行运营(ying)数据指标异常情况分析

【阶段(duan)项(xiang)目七】淘宝百万(wan)级用户行为(wei)分析、跨(kua)境电商年(nian)度复盘分析

【阶段项目八(ba)】航空公司客户价(jia)值分析

【阶段项(xiang)目九(jiu)】信用贷贷前审批(pi)项(xiang)目、风(feng)控模型

第四阶段(duan) 深度学习

【核心(xin)能(neng)力(li)】 深(shen)度学习(xi)算(suan)(suan)法能(neng)力(li)、图像算(suan)(suan)法能(neng)力(li)、自然语言处理算(suan)(suan)法能(neng)力(li)、AI架构/方(fang)案设计(ji)能(neng)力(li)、AI产品(pin)设计(ji)能(neng)力(li)

【核心知识点】

深度学习基础

【深度学(xue)习基本理(li)论(lun)】深度学(xue)习概(gai)述(定义、优缺(que)点、与(yu)机器(qi)学(xue)习对(dui)比、课程内容与(yu)特点)、神(shen)经网络、激活(huo)函(han)数、损失函(han)数(均方差、交叉熵)、梯度下降、反向传(chuan)播算法(fa)

【卷(juan)积神经网络(luo)】卷(juan)积函数(shu)、卷(juan)积运(yun)算、CNN、经典CNN模型(xing)介绍(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet)

【循环神经网络】经典时间序列模(mo)型(RNN、LSTM)

【Transformer】注(zhu)意(yi)力/自注(zhu)意(yi)力机(ji)制、多头注(zhu)意(yi)力机(ji)制、Transformer

计算机视觉(CV)

【计算机(ji)图(tu)(tu)(tu)像基本理论】成像原(yuan)理(采样率/分辨(bian)率)、灰度(du)(du)级与灰度(du)(du)图(tu)(tu)(tu)、色彩(cai)(cai)空间(RGB/HSV)；图(tu)(tu)(tu)像形态变换(仿射/透视(shi)变换、腐(fu)蚀/膨(peng)胀)；图(tu)(tu)(tu)像色彩(cai)(cai)处理(灰度(du)(du)化/二值化、直方图(tu)(tu)(tu)均衡(heng)化)；图(tu)(tu)(tu)像梯度(du)(du)与滤波(边(bian)缘检(jian)测(ce)、模(mo)糊(hu)/锐化)

【OpenCV图(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)预处理技术】OpenCV简介与(yu)安装、图(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)色(se)彩操(cao)作(zuo)与(yu)变换、图(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)形态操(cao)作(zuo)与(yu)变换、图(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)梯(ti)度

【综(zong)合(he)案(an)例】图(tu)像(xiang)校正、镀盘区(qu)域瑕疵检测

【PyTorch】概述、体系结构、基(ji)本概念、张量操作、模(mo)型(xing)定义；模(mo)型(xing)保存与加载(zai)、数据读(du)取、文件(jian)队列、样(yang)本批处理

【综(zong)合(he)案例】 搭(da)建CNN网络

【PaddlePaddle基础】PaddlePaddle概(gai)述(shu)、体系(xi)结构、基本概(gai)念、数据读取器

【PaddlePaddle CV】图像分类问题概述、分类粒度、发展历(li)程、应用(yong)、常(chang)用(yong)数据集(ji)

【综合案(an)例】使(shi)用CNN实现彩色图像分类、样本优(you)化(hua)、参(can)数(shu)优(you)化(hua)、模型优(you)化(hua)

【目标检测基本理(li)论(lun)与原(yuan)理(li)】目标检测的定义、核心问题、算法分类、应用；模型结构概述(shu)、输入、骨干网、特征融合、输出(chu)、多尺度检测、非极大(da)值抑(yi)制

【图像标(biao)注工具】常用数(shu)据(ju)(ju)集(ji)、LabelImg工具安装、使用、目(mu)标(biao)检测数(shu)据(ju)(ju)格式

【Tow Satege检(jian)测】两(liang)阶段检(jian)测原理、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

【One Stage检测(ce)】一阶段检测(ce)原理、YOLO1/2/3/4/5/8/10/11、SSD

【YOLO3模型(xing)(xing)实现】darknet-53网络模型(xing)(xing)、损失(shi)函数、训练(lian)、测试

【YOLOv8/YOLO11模(mo)(mo)型(xing)实现】通过ultralytics框架(jia)实现数(shu)据准备(bei)、模(mo)(mo)型(xing)训练、模(mo)(mo)型(xing)评(ping)估、模(mo)(mo)型(xing)推理、输(shu)出模(mo)(mo)型(xing)

【图像分(fen)割原(yuan)理(li)及(ji)经典模(mo)型】图像分(fen)割概(gai)述、应用、图像分(fen)割基本原(yuan)理(li)、全卷(juan)积网络(FCN)、图像分(fen)割数据集(ji)介(jie)绍、标(biao)注(zhu)工(gong)具(ju)；UNet模(mo)型、Mask-RCNN、DeepLab系列(lie)、TransUNet

【OCR基本(ben)理论(lun)】OCR定义、一般步骤、与目标检(jian)测的区别(bie)、难点、评(ping)估(gu)指标、应用、CTPN、SegLink、DBNet 、CRNN+CTC

【OCR模(mo)(mo)型优化(hua)】数据优化(hua)、模(mo)(mo)型优化(hua)、参数优化(hua)、集成(cheng)学习(xi)、外部环境改善(shan)自然语(yu)言处理基础(NLP)

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

【综合案(an)例】利用Word2Vec训(xun)练词(ci)向量

【循环(huan)神经网络-RNN】基(ji)本概念、发展历史、RNN基(ji)本框架、RNN典型应用、时(shi)间反向(xiang)传播(bo)算法(fa)(BPTT)、LSTM、GRU

【注(zhu)意力与Transformer】Seq2Seq模型(xing)、注(zhu)意力(Attension)、Transformer、模型(xing)预(yu)训练(lian)与微调、BERT模型(xing)

【大模(mo)型算法(fa)与原理】GPT1/GPT2/GPT3、InstructGPT、ChatGPT

【阶段项目一】工业视觉(jue)检(jian)测

【阶段项目二(er)】基于YOLOv11的视频(pin)实时检测系(xi)统(tong)

【阶段项(xiang)目三】OCR票据识别

【阶段项目四】自动驾(jia)驶场景图(tu)像(xiang)分(fen)割(ge)

【阶段项目五】医(yi)学(xue)影(ying)像分析(xi)

【阶段项目六】基于Transformer的(de)翻(fan)译系统

【阶段项目七】基于(yu)预训练模型的关键(jian)信息提取(qu)系统

第五阶(jie)段 AIGC与(yu)大模型

【核心(xin)能(neng)(neng)力(li)(li)】 AIGC开发(fa)能(neng)(neng)力(li)(li)、大模型(xing)开发(fa)能(neng)(neng)力(li)(li)、大模型(xing)微(wei)调能(neng)(neng)力(li)(li)、对话系(xi)统构(gou)建能(neng)(neng)力(li)(li)、智能(neng)(neng)体构(gou)建能(neng)(neng)力(li)(li)

【核心知识点】

AIGC与大模型

【大(da)(da)模(mo)型(xing)开(kai)发(fa)生态介绍】大(da)(da)模(mo)型(xing)开(kai)发(fa)背景、大(da)(da)模(mo)型(xing)改进方(fang)向(xiang)、主(zhu)流大(da)(da)模(mo)型(xing)对比、LLM应用(yong)三个层级、Langchain六(liu)大(da)(da)模(mo)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(zhuang)SDK、创建应用(yong)、密(mi)钥管理、调用(yong)LLM

【Prompt工程(cheng)】Prompt工程(cheng)介(jie)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(shi)词注入，入场(chang)拦截(jie)与出场(chang)拦截(jie))

【Rag技(ji)术】检(jian)索增(zeng)强生(sheng)成介(jie)绍、向量数据(ju)库ChromaDB

【千帆平台】简介(jie)介(jie)绍(shao)、知识库搭建(jian)、完(wan)成推理(li)、进阶技巧(文本分(fen)割的颗(ke)粒度、Rag改进)

【Agent】Agent介绍(shao)、coze平(ping)台介绍(shao)、搭建低代(dai)码代(dai)理

【Fine-tuning】LLM微(wei)调发展历程、有监(jian)督(du)微(wei)调和指令微(wei)调、轻(qing)量(liang)化微(wei)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(xi)统

培优阶(jie)段-Python全(quan)栈(zhan)开(kai)发

【核心能力(li)(li)(li)】 后端开(kai)发能力(li)(li)(li)、软件架构设(she)计(ji)能力(li)(li)(li)、AI模型部署能力(li)(li)(li)、AI应用开(kai)发能力(li)(li)(li)

【核心知识点】

Linux

【Linux简介】Linux操(cao)作系(xi)(xi)统(tong)(tong)、Linux发展史(shi)、Linux发行(xing)版、文件系(xi)(xi)统(tong)(tong)、绝(jue)对(dui)路径(jing)和相对(dui)路径(jing)

【Linux 系统管(guan)理】ls cd mv cp rm mkdir touch echo cat tar chmod sudo find grep tree vi编辑器 pip工 apt工具 ssh工具

后端

网(wang)络(luo)基本概(gai)念、UDP通信、三次握(wo)手和(he)四(si)次挥手、TCP套接字(zi)TCP处理细节(jie)、TCP协(xie)议(yi)(yi)、HTTP协(xie)议(yi)(yi)多(duo)任(ren)务编程概(gai)念、multiprocessing创建(jian)进(jin)程、threading线程模(mo)(mo)块、线程的同步互斥、GIL问题、进(jin)程线程网(wang)络(luo)并发(fa)模(mo)(mo)型，ftp文(wen)件(jian)服务器、Django安装、路(lu)由、URL配置(zhi)、视(shi)图处理、Http请求和(he)响应(ying)、Content-Type类型、MVC与MTV设计模(mo)(mo)式、模(mo)(mo)板(ban)的加载、模(mo)(mo)板(ban)的传参、模(mo)(mo)板(ban)变量(liang)、if标签(qian)、for标签(qian)、静态(tai)文(wen)件(jian)、Django应(ying)用(yong)、分(fen)布(bu)式路(lu)由、模(mo)(mo)型、ORM、创建(jian)和(he)使用(yong)模(mo)(mo)型、配置(zhi)数(shu)(shu)(shu)据(ju)库(ku)、模(mo)(mo)型类、数(shu)(shu)(shu)据(ju)字(zi)段和(he)字(zi)段选项(xiang)、Django Shell、通过模(mo)(mo)型增加、查询、修改(gai)、删除数(shu)(shu)(shu)据(ju)、 F对象 Q对象 原生数(shu)(shu)(shu)据(ju)库(ku)操作(zuo)、SQL注入、Admin后台管理、一(yi)(yi)对一(yi)(yi)映射查询、一(yi)(yi)对多(duo)映射查询、多(duo)对多(duo)映射查询、Cookie 和(he) Session 、后端(duan)缓存(cun)、中间件(jian)Middleware、电子(zi)邮件(jian)发(fa)送、 项(xiang)目部(bu)署、WSGI配置(zhi)、Nginx反向代理、静态(tai)文(wen)件(jian)收集

Docker

【Docker基础】 Docker简介、虚拟化、Docker安装与配(pei)置、Docker镜像(xiang)、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(yi)】基(ji)于大模(mo)型的(de)知识(shi)管理系统(tong)

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