人工智能AI培训课程选择来达内是不(bu)错的(de)选择(ze)，人(ren)工智能(AI)培训课程(cheng)种类繁多，涵盖从基(ji)础理论到(dao)高(gao)级实践的(de)内容。下面详细(xi)的(de)介(jie)绍一下人(ren)工智能AI培训课程(cheng)

一(yi)、人工智能行业介绍

什么是人工智能？

人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)是计算(suan)机(ji)(ji)学(xue)(xue)科的(de)一(yi)个分支(zhi)，是研究计算(suan)机(ji)(ji)模拟人(ren)(ren)的(de)某(mou)些思维过程和智(zhi)(zhi)能(neng)行为(如学(xue)(xue)习、推理、思考、规划等(deng))的(de)学(xue)(xue)科，被誉为『二(er)十(shi)世纪七(qi)十(shi)年(nian)代(dai)(dai)以(yi)来(lai)世界三(san)大(da)尖端技术之一(yi)』。近三(san)十(shi)年(nian)来(lai)它获得了迅速(su)的(de)发(fa)展，在诸多领域有着(zhe)广(guang)泛应(ying)用，并取得了丰硕的(de)成果。目前，以(yi)信息(xi)技术、互(hu)联网为代(dai)(dai)表的(de)第三(san)次(ci)工(gong)业(ye)革(ge)(ge)命逐渐走向尾声(sheng)，以(yi)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)为代(dai)(dai)表的(de)第四次(ci)工(gong)业(ye)革(ge)(ge)命正在到来(lai)。第四次(ci)工(gong)业(ye)革(ge)(ge)命将创建一(yi)个智(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)时代(dai)(dai)，机(ji)(ji)器人(ren)(ren)、机(ji)(ji)器狗(gou)、无(wu)人(ren)(ren)机(ji)(ji)、无(wu)人(ren)(ren)驾(jia)驶以(yi)及各种智(zhi)(zhi)能(neng)化(hua)设备，将延伸到社会的(de)每一(yi)个角落(luo)，深刻地(di)改变世界，影(ying)响我们的(de)生活(huo)。

人工智能在哪里？

人工智能技术(shu)包(bao)括感知智能(图像、语音、文字理(li)解)和决策智能(强化(hua)学习)，广泛应用社会各个领域。

人工智能未来发展趋势

根据研究机构发(fa)布的(de)报(bao)告，中(zhong)国人工智能产业在未来10年(nian)(nian)将呈(cheng)现出(chu)显著(zhu)的(de)增长(zhang)趋势，并在全球市(shi)场(chang)中(zhong)占据重(zhong)要(yao)地位。从2025年(nian)(nian)到(dao)2035年(nian)(nian)，中(zhong)国人工智能产业规(gui)模(mo)预计将从3985亿元(yuan)增长(zhang)至17295亿元(yuan)，产业规(gui)模(mo)增加541%，复(fu)合年(nian)(nian)增长(zhang)率(lv)为15.6%(数(shu)据来源：赛(sai)迪顾问)。

二、人(ren)(ren)工(gong)智能行业(ye)人(ren)(ren)才现状(zhuang)

人才缺口巨大

据央视报道，得益(yi)于(yu)AI应用的爆发式增长，我国目(mu)前AI人(ren)才缺口(kou)达(da)500万(wan)，高校每年(nian)只(zhi)能培养4万(wan)。AI人(ren)才缺口(kou)巨大(da)。

人才薪资较高

据智联招聘统计，2025年2月，算法(fa)工程师(shi)、机(ji)器学习、深度学习岗位招聘同比增(zeng)速分别为46.8%、40.1%、5.1%，平均招聘月薪均突(tu)破(po)2万。

三、如何进入人(ren)工智能行业

能力要求

学习路径

四、人工(gong)智能课程方案

课程阶段

课程大纲

第一阶段Python核心语言

【核心能力】熟(shu)练掌(zhang)握(wo)(wo)Python语法、熟(shu)练掌(zhang)握(wo)(wo)OOP设计思(si)想、熟(shu)悉Python标(biao)准(zhun)库

【核心(xin)知识点】

Python核心(xin)：计算(suan)机核心(xin)架构、Python程(cheng)序构成及运行(xing)原理、数据与数据操作(zuo)、核心(xin)数据类型、数据类型转(zhuan)换(huan)、运算(suan)符、流程(cheng)控制语句、列表与元(yuan)组、字典、函数。

面向对象程(cheng)序设计：对象和(he)类(lei)、内存分配、实(shi)例成(cheng)员、类(lei)成(cheng)员、跨(kua)类(lei)调(diao)用、MVC架构(gou)模式、封(feng)装、单(dan)继承、多继承、多态、重写、重载(zai)、设计原则

Python高级：模(mo)块(kuai)与包、导入、常用模(mo)块(kuai)、异常处理、迭代器、生成(cheng)器、lambda表达式(shi)、高阶函(han)数、闭包函(han)数、装饰器、IO、文件读写

【阶段(duan)项(xiang)目一】数(shu)瞰商智运营系统

【阶段项目二】达(da)达(da)聊天机器人

第二阶段数据科学与商业智能

【核心(xin)能力(li)】数据处理能力、数据分析能力(li)、数据(ju)可视化能力(li)、数据(ju)分析思维(wei)、商(shang)业运营思维(wei)

【核心知识点】

商业智能数(shu)(shu)据中(zhong)枢(shu)(+Hive)：数(shu)(shu)据库基础及高(gao)级(ji)：数(shu)(shu)据库/数(shu)(shu)据表增删(shan)查改、高(gao)级(ji)查询(xun)、窗口函数(shu)(shu)、自定义(yi)函数(shu)(shu)、存储过程

综(zong)合案例(li)企业实(shi)战项目：教育机构数据(ju)查(cha)询、企业员工数据(ju)查(cha)询、依(yi)据(ju)业务(wu)规则(ze)的(de)用户分(fen)层与业务(wu)应用、日(ri)周月报宽表(biao)制作与指(zhi)标计(ji)算(suan)、基于(yu)提高在线教育完课(ke)率的(de)用户成长策略

AI大(da)模型-专题一：传统SQL查(cha)询vs智能增强(qiang)查(cha)询、高效SQL语句编写

数(shu)(shu)(shu)据(ju)科(ke)学思维(wei)与(yu)工具：BI工具安装及基本操作：PowerBI介绍、数(shu)(shu)(shu)据(ju)清洗、数(shu)(shu)(shu)据(ju)建模、数(shu)(shu)(shu)据(ju)可视化(hua)

PowerBI可(ke)视化实践：企(qi)业驾驶舱、门店经营分(fen)析(xi)、产品(pin)分(fen)析(xi)、用户分(fen)析(xi)看(kan)板搭建

数据分析概述：职(zhi)责与(yu)技能要(yao)求(qiu)、思维与(yu)指标体系、DeepSeek在(zai)Office的部(bu)署

Excle数据分析与(yu)可视化基(ji)础：Excel基(ji)本(ben)操作、数据处理方法、基(ji)于函数的(de)数据提取(qu)与(yu)表(biao)关联(lian)、图(tu)表(biao)的(de)基(ji)础应用与(yu)高级应用

数据分(fen)析(xi)(xi)(xi)常用方法：描(miao)述性统计、分(fen)组分(fen)析(xi)(xi)(xi)、矩阵分(fen)析(xi)(xi)(xi)、漏(lou)斗分(fen)析(xi)(xi)(xi)、RFM模(mo)型、帕累托分(fen)析(xi)(xi)(xi)、综合评价分(fen)析(xi)(xi)(xi)、预测(ce)分(fen)析(xi)(xi)(xi)

【阶段项目一】基于提高在(zai)线教育完课率的用(yong)户成长策略

【阶段(duan)项目二(er)】依据业(ye)务(wu)规(gui)则的用(yong)户(hu)分层(ceng)与业(ye)务(wu)应用(yong)

【阶段(duan)项目三(san)】日周月报宽表(biao)制(zhi)作与(yu)指(zhi)标计算(suan)

【阶段项目四(si)】基于数据库的电商销售管(guan)理系统

【阶段(duan)项目(mu)五(wu)】职业教育(yu)学(xue)科(ke)调整决策辅助

【阶段项目六】品牌连锁店智能分(fen)析系统

【阶段项目七】DeepSeek竞(jing)品分析与年度(du)分析报告

第三阶段机器学习与数据挖掘

【核心能力】机(ji)器(qi)学习知识体系、AI算法能力(li)、数据挖掘能力(li)

【核心知识点】

科学计算(suan)库：Numpy基本知识：创建Ndarray数(shu)(shu)组、数(shu)(shu)组属性、数(shu)(shu)组操作、统(tong)计函数(shu)(shu)、算(suan)数(shu)(shu)函数(shu)(shu)

Pandas基础知(zhi)识(shi)：创建Series、DataFrame、增(zeng)删查改(gai)操(cao)作、Pandas获取数据

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

描(miao)述性(xing)分析(xi)(xi)及分组分析(xi)(xi)：描(miao)述性(xing)统计(ji)分析(xi)(xi)、探索性(xing)分析(xi)(xi)、数据透视表、交叉表

数(shu)(shu)据预处理：合并数(shu)(shu)据、清洗数(shu)(shu)据、标(biao)准化(hua)数(shu)(shu)据、正则、二手房源数(shu)(shu)据预处理

Pandas项目(mu)实战(zhan)【医疗行(xing)业(ye)项目(mu)实战(zhan)】朝阳(yang)医院(yuan)指标(biao)搭建及销售数据汇总

【电商行业项目实(shi)战】优衣库销售数据分(fen)析、4P分(fen)析法、目标额度分(fen)配

【金融行业项目实战】银行业电话营销活动分析(xi)

【通(tong)信行业项(xiang)目实战(zhan)】通(tong)讯公司客户响(xiang)应速度提(ti)升项(xiang)目

【零售(shou)行业(ye)项目实战】新(xin)零售(shou)超市经营分析(xi)、SWOT竞品分析(xi)、活动分析(xi)

【互联网行业项目实战】滴滴出行运(yun)营数据指标(biao)异(yi)常情(qing)况分析

【电商行业项目(mu)实战】淘宝百万级(ji)用(yong)户(hu)行为分(fen)析(xi)(xi)、跨境(jing)电商年度复盘分(fen)析(xi)(xi)

AI数学基(ji)础：【统计学基(ji)础】概率分布、中(zhong)心极限定理(li)、参数估计、假设检(jian)验、ABTest

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

机器(qi)学习(xi)及(ji)数据挖掘：【机器(qi)学习(xi)概(gai)述】机器(qi)学习(xi)的定义(yi)、分类、应用场景(jing)

【回(hui)归问题及案例】线性(xing)(xing)回(hui)归、线性(xing)(xing)模型训(xun)练方法、多项式式回(hui)归、欠拟(ni)(ni)合(he)过拟(ni)(ni)合(he)、Lasso回(hui)归与岭回(hui)归、决策(ce)树的定义、决策(ce)树回(hui)归CART算法

【分(fen)(fen)类(lei)问题及案例(li)】逻辑回(hui)归定(ding)义(yi)及实操、支持向(xiang)量机(SVM)原(yuan)理、核函(han)数、贝叶(ye)斯定(ding)理、朴(po)素贝叶(ye)斯分(fen)(fen)类(lei)器(qi)、决(jue)策树分(fen)(fen)类(lei)概(gai)述、信(xin)息熵、信(xin)息增(zeng)益、ID3算(suan)法(fa)(fa)、C4.5算(suan)法(fa)(fa)、人(ren)力资(zi)源数据分(fen)(fen)析与挖掘案例(li)、信(xin)用贷贷前(qian)审批项目

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

【聚(ju)类(lei)问题及案(an)例】距离算法、聚(ju)类(lei)模(mo)型划(hua)分、经典聚(ju)类(lei)算法(k-means、DBSCAN)、航(hang)空公司客户(hu)价(jia)值分析

【时间序列(lie)模型】ARMA/ARIMA

【模型评估与优化】分类、回归、聚类模型评价(jia)方(fang)法、超参数调优方(fang)法

【阶段项目一】朝阳医院指标搭建及销售数(shu)据汇总

【阶(jie)段(duan)项目二】服装零售销售数据(ju)分析

【阶段项目三】银(yin)行(xing)业电话营销活动分析(xi)

【阶(jie)段项(xiang)目四(si)】通讯公司客户响应速度提升项(xiang)目

【阶(jie)段项目(mu)五】新零售超(chao)市经营分(fen)析

【阶段项目六】互(hu)联网出行运营数据指标异常情(qing)况分析

【阶段项目七】淘宝(bao)百万级用(yong)户行为分析、跨境电商年(nian)度复盘分析

【阶段项(xiang)目八】航(hang)空公司客户价值分析

【阶段(duan)项目九】信用贷贷前(qian)审批项目、风控模(mo)型

第四阶段深度学习

【核心能力】深(shen)度(du)学习算法(fa)能(neng)力、图(tu)像算法(fa)能(neng)力、自然语(yu)言处理(li)算法(fa)能(neng)力、AI架(jia)构(gou)/方案设计能(neng)力、AI产品设计能(neng)力

【核心知识(shi)点】

深度学习基础：【深度学习基本理(li)论】深度学习概述(定义、优缺点、与机器学习对(dui)比、课程内容(rong)与特点)、神经网络、激活函数、损失(shi)函数(均方(fang)差、交叉熵(shang))、梯度下降、反向传播算(suan)法

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

【循环(huan)神经网络】经典时间(jian)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(tu)像(xiang)(xiang)基本理(li)(li)论】成像(xiang)(xiang)原理(li)(li)(采(cai)样率/分辨率)、灰度(du)级(ji)与灰度(du)图(tu)、色彩(cai)空间(jian)(RGB/HSV)；图(tu)像(xiang)(xiang)形态(tai)变换(仿射(she)/透视变换、腐蚀(shi)/膨胀)；图(tu)像(xiang)(xiang)色彩(cai)处理(li)(li)(灰度(du)化/二值化、直(zhi)方图(tu)均衡(heng)化)；图(tu)像(xiang)(xiang)梯度(du)与滤波(边缘检(jian)测、模糊/锐化)

【OpenCV图像(xiang)预处理技术】OpenCV简介与(yu)安装、图像(xiang)色彩操(cao)作与(yu)变换、图像(xiang)形态操(cao)作与(yu)变换、图像(xiang)梯(ti)度

【综合(he)案例(li)】图(tu)像校(xiao)正(zheng)、镀盘区(qu)域瑕疵检测

【PyTorch】概述、体(ti)系(xi)结(jie)构(gou)、基本概念(nian)、张(zhang)量操(cao)作、模型定义；模型保存(cun)与加载、数据读取、文(wen)件队(dui)列(lie)、样本批处理(li)

【综合案例】搭建(jian)CNN网络(luo)

【PaddlePaddle基础】PaddlePaddle概述、体(ti)系结构(gou)、基本(ben)概念、数(shu)据(ju)读取器(qi)

【PaddlePaddleCV】图像(xiang)分(fen)类(lei)问题(ti)概述、分(fen)类(lei)粒(li)度、发展历程、应用、常用数据集

【综合案例】使(shi)用CNN实现(xian)彩色图像分类、样(yang)本优(you)化(hua)(hua)、参数(shu)优(you)化(hua)(hua)、模型优(you)化(hua)(hua)

【目(mu)标检测(ce)基本理论(lun)与原理】目(mu)标检测(ce)的定义、核心问题、算法分类(lei)、应用；模型结构(gou)概述(shu)、输(shu)入(ru)、骨干网、特征融合、输(shu)出、多尺度检测(ce)、非极大值抑(yi)制

【图像标(biao)注工具(ju)】常用(yong)数据集、LabelImg工具(ju)安装、使(shi)用(yong)、目标(biao)检(jian)测数据格式

【TowSatege检测】两阶(jie)段检测原理、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

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

【YOLO3模(mo)型(xing)实现】darknet-53网(wang)络模(mo)型(xing)、损失函数(shu)、训(xun)练、测试(shi)

【YOLOv8/YOLO11模型(xing)实现(xian)】通过ultralytics框架实现(xian)数据准备、模型(xing)训练、模型(xing)评估、模型(xing)推理(li)、输出模型(xing)

【图(tu)像(xiang)分(fen)(fen)割(ge)原理及经典模(mo)型】图(tu)像(xiang)分(fen)(fen)割(ge)概述、应(ying)用、图(tu)像(xiang)分(fen)(fen)割(ge)基(ji)本原理、全卷积网络(luo)(FCN)、图(tu)像(xiang)分(fen)(fen)割(ge)数据集(ji)介绍、标(biao)注工(gong)具；UNet模(mo)型、Mask-RCNN、DeepLab系(xi)列、TransUNet

【OCR基(ji)本理论】OCR定(ding)义、一般步骤、与(yu)目标检(jian)测的区别、难点、评估(gu)指标、应用、CTPN、SegLink、DBNet、CRNN+CTC

【OCR模型优(you)化(hua)】数据(ju)优(you)化(hua)、模型优(you)化(hua)、参数优(you)化(hua)、集成学习、外部环境改善

自然语言处理基础(NLP)

【NLP概(gai)述及基本(ben)概(gai)念】NLP简介(jie)、定义、主要任务、发展历程、困难与挑战、NLP知识(shi)体系

【NLP传统处理技术】分词、词性标注、命名实体识别(NER)、关键(jian)词提取

【综(zong)合案例(li)】垃圾邮件识别

【文本(ben)表示】独热(re)表示(One-hot)、词袋模型(xing)、TF-IDF、共(gong)现(xian)矩阵、词嵌(qian)入(ru)

【语言(yan)模(mo)型】定义、N-Gram、神(shen)经网络语言(yan)模(mo)型(NNLM)、Word2Vec、Skip-gram、CBOW

【综(zong)合(he)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(shi)、RNN基本框架、RNN典型应用、时(shi)间(jian)反向传播算法(BPTT)、LSTM、GRU

【注(zhu)意力(li)与(yu)Transformer】Seq2Seq模型(xing)、注(zhu)意力(li)(Attension)、Transformer、模型(xing)预训练(lian)与(yu)微调、BERT模型(xing)

【大(da)模(mo)型(xing)算(suan)法与原理】GPT1/GPT2/GPT3、InstructGPT、ChatGPT

【阶(jie)段项目(mu)一(yi)】工业视觉检测

【阶段项目二(er)】基于YOLOv11的(de)视频实时检测系(xi)统

【阶段项目(mu)三】OCR票据识别(bie)

【阶(jie)段项(xiang)目四】自动驾驶(shi)场景图像分割(ge)

【阶段项目五】医(yi)学影像分析

【阶段项(xiang)目六】基于Transformer的翻译系统(tong)

【阶段项目(mu)七(qi)】基于预训练模型的关键(jian)信(xin)息提(ti)取系统

第五阶段AIGC与大模型

【核心(xin)能力】AIGC开(kai)(kai)发(fa)能(neng)力、大模型开(kai)(kai)发(fa)能(neng)力、大模型微(wei)调能(neng)力、对话(hua)系统构建(jian)能(neng)力、智能(neng)体构建(jian)能(neng)力

【核心知识点】

AIGC与大模型

【大(da)模(mo)型(xing)(xing)开发生态(tai)介绍】大(da)模(mo)型(xing)(xing)开发背(bei)景、大(da)模(mo)型(xing)(xing)改进(jin)方向、主流(liu)大(da)模(mo)型(xing)(xing)对比、LLM应用三个层级、Langchain六大(da)模(mo)块介绍(I/O、Retrieval、chain、agent、memory、callback)

【DeepSeek大模型(xing)开(kai)发】DeepSeek开(kai)放平台(tai)介绍、安装SDK、创建应用、密钥管理、调用LLM

【Prompt工程】Prompt工程介绍(shao)、Prompt调优、Few-Shot、One-Shot、LLM温(wen)度调节、思维链、进(jin)阶技巧(qiao)(自(zi)洽(qia)性，思维树，提示(shi)词注入，入场(chang)拦截与出(chu)场(chang)拦截)

【Rag技术】检索增强生成介(jie)绍、向(xiang)量数据库ChromaDB

【千(qian)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(gai)进)

【Agent】Agent介绍(shao)、coze平台介绍(shao)、搭建低代码代理

【Fine-tuning】LLM微(wei)调发展历程、有(you)监督微(wei)调和指令(ling)微(wei)调、轻量化微(wei)调(Lora、AdaLora、QLora)

【大模型项(xiang)目实战】基于LLM的对(dui)话系统

【阶段项目(mu)一】基于(yu)大模型(xing)的对话系统

培优阶段-Python全栈开发

【核心能力】后端(duan)开发(fa)能(neng)(neng)力(li)、软件架(jia)构设计能(neng)(neng)力(li)、AI模型部署能(neng)(neng)力(li)、AI应用开发(fa)能(neng)(neng)力(li)

【核心知识(shi)点】

Linux

【Linux简介(jie)】Linux操作系统、Linux发展史、Linux发行版、文件系统、绝(jue)对路径和(he)相对路径

【Linux系统管理(li)】lscdmvcprmmkdirtouchechocattarchmodsudofindgreptreevi编(bian)辑器pip工(gong)(gong)apt工(gong)(gong)具(ju)ssh工(gong)(gong)具(ju)

后端

网(wang)络(luo)基本(ben)概念(nian)、UDP通(tong)信、三次(ci)握手(shou)和(he)四次(ci)挥手(shou)、TCP套接(jie)字、TCP处理细节、TCP协议(yi)、HTTP协议(yi)、多(duo)(duo)(duo)任务编(bian)程概念(nian)、multiprocessing创(chuang)建进程、threading线程模(mo)块(kuai)、线程的同步(bu)互斥、GIL问题、进程线程网(wang)络(luo)并发(fa)(fa)模(mo)型(xing)(xing)(xing)，ftp文件(jian)服务器、Django安(an)装、路由、URL配(pei)(pei)置、视图处理、Http请求和(he)响(xiang)应、Content-Type类型(xing)(xing)(xing)、MVC与MTV设计模(mo)式、模(mo)板的加载、模(mo)板的传参、模(mo)板变量、if标(biao)签(qian)、for标(biao)签(qian)、静(jing)态(tai)文件(jian)、Django应用(yong)、分布式路由、模(mo)型(xing)(xing)(xing)、ORM、创(chuang)建和(he)使用(yong)模(mo)型(xing)(xing)(xing)、配(pei)(pei)置数据(ju)库、模(mo)型(xing)(xing)(xing)类、数据(ju)字段(duan)和(he)字段(duan)选项、DjangoShell、通(tong)过模(mo)型(xing)(xing)(xing)增加、查询、修改、删(shan)除数据(ju)、F对(dui)(dui)象(xiang)Q对(dui)(dui)象(xiang)原生数据(ju)库操作、SQL注入、Admin后台管理、一(yi)对(dui)(dui)一(yi)映(ying)射(she)查询、一(yi)对(dui)(dui)多(duo)(duo)(duo)映(ying)射(she)查询、多(duo)(duo)(duo)对(dui)(dui)多(duo)(duo)(duo)映(ying)射(she)查询、Cookie和(he)Session、后端缓存(cun)、中间件(jian)Middleware、电(dian)子(zi)邮(you)件(jian)发(fa)(fa)送、项目部署(shu)、WSGI配(pei)(pei)置、Nginx反向代理、静(jing)态(tai)文件(jian)收集

Docker

【Docker基础】Docker简(jian)介、虚拟化(hua)、Docker安装与配置(zhi)、Docker镜(jing)像、Docker容器

【Docker进阶(jie)】Docker容器(qi)编(bian)排、Docker网(wang)络、Docker部署(shu)AI模型

【阶段(duan)项目一】基于大(da)模(mo)型(xing)的知识管理系统

课程优势

教学团队师资强劲：讲师团队硕士(shi)及(ji)以(yi)上学历占比60%

课程紧跟前沿技术：大模(mo)型(xing)开发、DeepSeek、AIGC、扩散模(mo)型(xing)、VIT等

AI课时占比新高：AI课时(shi)占比81%

就业岗位覆盖面多：数据分析(xi)、数据处(chu)(chu)理(li)、商业智能、机(ji)器学(xue)习、深度(du)学(xue)习、计(ji)算机(ji)视觉、自然(ran)语(yu)义处(chu)(chu)理(li)、AIGC、大模型开发等

理论实践能力并重：理论、实践并(bing)重，课(ke)时各占50%，既打下良好(hao)的理论基础，又(you)具备卓(zhuo)越的动手实践、解决问题的能力(li)

充分经过市场检验：课(ke)程经(jing)过7年时间打磨，经(jing)过4万(wan)名以上(shang)学员的(de)认可，充分经(jing)历市场和行(xing)业的(de)验证

五(wu)、部分项(xiang)目案例展示

第一阶段项目展示

项(xiang)目介绍(shao)

数(shu)(shu)瞰商智(zhi)运营(ying)(ying)系统(tong)是一(yi)款(kuan)基(ji)于(yu)PyQt5+MySQL+AI大(da)(da)模型深度(du)开发的企业级智(zhi)能运营(ying)(ying)管理(li)决策平台(tai)。数(shu)(shu)瞰商智(zhi)运营(ying)(ying)系统(tong)融(rong)合(he)商业智(zhi)能(BI)引擎、数(shu)(shu)据引擎、可(ke)视化(hua)(hua)引擎融(rong)合(he)多(duo)企业CRM、ERP数(shu)(shu)据源，实(shi)现一(yi)站式(shi)核(he)心数(shu)(shu)据可(ke)视化(hua)(hua)、一(yi)键(jian)穿透式(shi)分析销售经营(ying)(ying)指标结合(he)自动化(hua)(hua)流程管理(li)及(ji)AI大(da)(da)模型，可(ke)自动生(sheng)成数(shu)(shu)据分析报告，预测销售趋势(shi)、库存需求及(ji)客(ke)户(hu)流失(shi)风险。平台(tai)基(ji)于(yu)RBAC实(shi)现字段级数(shu)(shu)据管控(kong)，同(tong)时(shi)加入审(shen)计日志与客(ke)户(hu)端行为追踪，满足GDPR与企业内控(kong)合(he)规(gui)要求。

关键知识点(dian)

PyQt5框架：元素控件信号和槽事(shi)件管(guan)理器界(jie)面布(bu)局C/S架构(gou)设计

数据CRUD：内(nei)存数据增加、删除、修(xiu)改、查询(xun)

可(ke)视化(hua)看(kan)板：基于(yu)QtChart可(ke)视化(hua)图表动(dong)态化(hua)

文件(jian)管理(li)：数据(ju)持久化文件(jian)导入图片上传

AI服务(wu)：OpenCV人脸识别DeepSeek大模(mo)型

第二阶段项目展示

【项目一】企业招聘需求监控

项目介绍

本(ben)项(xiang)目通过采集各(ge)(ge)大招聘平台的(de)招聘数(shu)(shu)据(ju)，首先(xian)将(jiang)数(shu)(shu)据(ju)存储在Excel中，并利用(yong)Excel中的(de)删除、分(fen)列、填(tian)充及函数(shu)(shu)对数(shu)(shu)据(ju)进行清洗各(ge)(ge)整理；其次(ci)确定核心指(zhi)标并计(ji)算，再(zai)次(ci)规划(hua)看(kan)板(ban)的(de)布(bu)局，最后(hou)借(jie)助(zhu)透视表(biao)(biao)的(de)数(shu)(shu)据(ju)统(tong)计(ji)功(gong)能(neng)(neng)、切片器(qi)的(de)交互(hu)功(gong)能(neng)(neng)、Excel自身的(de)图表(biao)(biao)功(gong)能(neng)(neng)成功(gong)搭建具有交互(hu)功(gong)能(neng)(neng)的(de)市场招聘数(shu)(shu)据(ju)监控看(kan)板(ban)。

关键知识点

数据清(qing)洗常用方法：重复值异(yi)常值辨别数据提取(qu)

数据统计(ji)与计(ji)算(suan)(suan)：函(han)数计(ji)算(suan)(suan)透(tou)视表应用

可(ke)视化看板搭建(jian)：可(ke)视化页面布局设计图表选择与应用(yong)图表交互

【项目二】企业内部资源需求分析

项目介绍

为了确定**学(xue)科扩大招(zhao)生(sheng)所需要(yao)(yao)的人力和(he)财(cai)力，本报告依据企业内部数据，选择(ze)合适的对比学(xue)科，通过对比分析(xi)，找到两个学(xue)科之间的差异，同(tong)时确定重点指(zhi)标的权重，测算出(chu)扩大招(zhao)生(sheng)所需要(yao)(yao)增(zeng)加的市场投(tou)放预算金额与师资配置，并根据分析(xi)和(he)测算结果最终(zhong)形成分析(xi)报告，呈现(xian)给管理层做决策参(can)考。

关键知识点

分(fen)(fen)析(xi)方法(fa)及思维：对比分(fen)(fen)析(xi)结构(gou)分(fen)(fen)析(xi)假设分(fen)(fen)析(xi)赋权(quan)

分析指标：CAC人均服务(wu)人数(shu)

报告编写方(fang)法：分析(xi)结(jie)论分析(xi)建议(yi)

【项目三】品牌连锁店智能分析系统

项目介绍(shao)

本项目基于PowerBI为某品牌连锁店(dian)搭建(jian)可视(shi)化看板(ban)(ban)。通过PowerBI的(de)PowerQuery、PowerPivot和PowerView三大模块，结合(he)DAX和M函数(shu)，完成了(le)数(shu)据清洗与整(zheng)理、销售(shou)目标(biao)拆(chai)解、数(shu)据建(jian)模、指标(biao)计算、RFM标(biao)签分(fen)(fen)析(xi)(xi)以及可视(shi)化看板(ban)(ban)搭建(jian)等工作。最(zui)终形成了(le)涵盖驾驶舱、店(dian)铺(pu)分(fen)(fen)析(xi)(xi)、产品分(fen)(fen)析(xi)(xi)和用户分(fen)(fen)析(xi)(xi)的(de)可视(shi)化看板(ban)(ban)，满足企业各业务(wu)部门的(de)决策需求。

关键知识点(dian)

分(fen)析方法及(ji)思(si)维：目标(biao)分(fen)析目标(biao)拆解细分(fen)思(si)维对(dui)比思(si)维

技术(shu)/工具(ju)：数(shu)据建模D函(han)数(shu)M函(han)数(shu)度(du)量值(zhi)

分析指标(biao)：达成率环比

图(tu)表设(she)计及交互：折线图(tu)饼图(tu)卡片图(tu)瀑(pu)布图(tu)切片器筛(shai)选器

【项目四】企业销售智能分析与预测

项目介绍(shao)

本项目(mu)借(jie)助(zhu)Excel图表(biao)功能和相关性(xing)分(fen)析工具，深入挖掘(jue)企(qi)业(ye)历史销售(shou)数(shu)据，通过可(ke)视(shi)化手段(duan)呈现价格和销售(shou)数(shu)量的关系。运用线性(xing)回归(gui)分(fen)析法，对未来销售(shou)量进行科(ke)学(xue)预测(ce)，为企(qi)业(ye)的生产、库存和营销决策提供有力支(zhi)持，助(zhu)力企(qi)业(ye)在市场竞争(zheng)中保持优势，实现可(ke)持续(xu)发展。

关键知(zhi)识(shi)点

分(fen)析方(fang)法及(ji)思维：趋(qu)势分(fen)析关(guan)系分(fen)析相关(guan)性分(fen)析预测模型

技术/工具：函数散点(dian)图折线图

预测模(mo)型：线(xian)性回归时间序列(lie)相关系(xi)数模(mo)型拟合度

第三阶段(duan)项目展示

【项目一】基于AARRR模型分析xx淘宝店铺用户行为

项(xiang)目介绍

随着(zhe)电商(shang)行(xing)业进入存(cun)量竞(jing)争阶(jie)段(duan)，平台(tai)与(yu)商(shang)家的运营(ying)重心(xin)逐渐从“流量争夺”转(zhuan)(zhuan)向'用(yong)户(hu)价值深(shen)挖”、当前淘宝生态(tai)中(zhong)，用(yong)户(hu)行(xing)为(wei)(wei)(wei)数据(ju)(ju)已覆盖点(dian)(dian)击、收藏、加(jia)购、支付等(deng)全链路(lu)场景，但多数店铺(pu)仍(reng)面(mian)临用(yong)户(hu)活跃度下降转(zhuan)(zhuan)化(hua)路(lu)径断(duan)裂、复购率(lv)不足等(deng)核心(xin)痛(tong)点(dian)(dian)，用(yong)户(hu)行(xing)为(wei)(wei)(wei)数据(ju)(ju)是(shi)破解转(zhuan)(zhuan)化(hua)瓶颈(jing)、优化(hua)资源投放的核心(xin)抓手，通过深(shen)度分析可显著提(ti)升运营(ying)效率(lv)与(yu)用(yong)户(hu)生命周期价值，为(wei)(wei)(wei)店铺(pu)在存(cun)量竞(jing)争中(zhong)突围提(ti)供关(guan)键动能。

关键知识(shi)点

数(shu)据抽样(yang)：千(qian)万条数(shu)据中抽取百万条

数据描述(shu)性(xing)统计分析：8个常见(jian)统计指(zhi)标、以及(ji)用户行(xing)为相关指(zhi)标搭建

数据处理(li)：缺失(shi)值处理(li)，异常值检测与处理(li)

基于(yu)AARRR模型(xing)分析(xi)：获客分析(xi)、留(liu)存(cun)(cun)分析(xi)、转化率分析(xi)、制(zhi)定(ding)获客，留(liu)存(cun)(cun)，活跃业务逻辑、绘制(zhi)折线图

用(yong)户分层模(mo)(mo)型(xing)：基于行为定义用(yong)户状态、结合RFM模(mo)(mo)型(xing)实现精(jing)准分层

【项目二】航空公司客户价值分析精准营销提升GMV

项目(mu)介绍

客(ke)户(hu)(hu)价(jia)(jia)值分(fen)析通(tong)(tong)过量(liang)化(hua)客(ke)户(hu)(hu)贡献度与行为特征，为资源精(jing)准投放提供(gong)核(he)心依据。在航空业(ye)案(an)例中，基于(yu)LRFMC模(mo)型(xing)对(dui)6万余客(ke)户(hu)(hu)分(fen)层后，企(qi)业(ye)快(kuai)速锁(suo)定20%的高价(jia)(jia)值VIP群体(ti)，针对(dui)性提供(gong)专属权(quan)益(yi)；同时识别R值异常的潜在流失客(ke)户(hu)(hu)，触发定向召回策(ce)略，这一方(fang)法论可迁移(yi)至零售(shou)、金融、电(dian)商等(deng)行业(ye)，例如零售(shou)业(ye)通(tong)(tong)过RFM模(mo)型(xing)划分(fen)高频高客(ke)单(dan)用户(hu)(hu)，优先(xian)推送新品与会员(yuan)权(quan)益(yi)；金融行业(ye)基于(yu)资金流动频率(lv)与规模(mo)识别高净(jing)值客(ke)户(hu)(hu)，定制理财方(fang)案(an)。实现“降本(ben)-提效-增(zeng)收(shou)”三(san)重价(jia)(jia)值，驱动企(qi)业(ye)从粗(cu)放运营向数(shu)据驱动的可持续增(zeng)长模(mo)式转型(xing)。

关键知识(shi)点

数据读取：数据采(cai)集、存储、流转

数据处理(li)：缺失值处理(li)，异常值检测与处理(li)

特征(zheng)选择(ze)及特征(zheng)处理(li)(li)：基(ji)于LRFMC模型选择(ze)特征(zheng)，特征(zheng)标准差标准化处理(li)(li)

数(shu)据建(jian)模及模型优化：K均值算(suan)法建(jian)模，轮(lun)廓(kuo)系数(shu)、CH指标、模型评价

定义客户(hu)标签：雷达图(tu)绘制

【项目三】连锁零售超市经营分析

项(xiang)目介绍

本经营(ying)分析项(xiang)目聚焦(jiao)某会(hui)员制(zhi)超市8年运营(ying)数据(ju)通(tong)过(guo)构建销售(shou)毛利(li)、利(li)润总额等(deng)衍(yan)生(sheng)指标(biao)，结合行业对标(biao)模型，剖(pou)析其“低商(shang)品毛利(li)+高(gao)会(hui)员费(fei)(fei)”模式的(de)竞争力。数据(ju)显(xian)示，尽管(guan)商(shang)品毛利(li)率仅11%(行业平均(jun)25%)，但(dan)其通(tong)过(guo)成(cheng)熟(shu)的(de)供应(ying)链管(guan)控与(yu)(yu)精准(zhun)选品，以(yi)低价策略吸引消费(fei)(fei)者(zhe)支付年均(jun)57美元会(hui)员费(fei)(fei)(远超同行免费(fei)(fei)模式)，形成(cheng)差异化壁垒。付费(fei)(fei)会(hui)员人数增速虽放缓至(zhi)4.61%)，但(dan)会(hui)员粘性显(xian)著(zhu)，其成(cheng)功依赖长期积(ji)累的(de)供应(ying)链优势与(yu)(yu)会(hui)员价值感知，通(tong)过(guo)牺(xi)牲商(shang)品利(li)润换取用户(hu)规模与(yu)(yu)复购率，分析成(cheng)果可为优化会(hui)员权(quan)益(yi)结构、平衡毛利(li)与(yu)(yu)获客策略提供量化依据(ju)，亦为零售(shou)业创(chuang)新提供案例(li)参考。

关键知识点

数据(ju)描述(shu)性(xing)统(tong)计：梳(shu)理财务指标，涉(she)及(ji)成(cheng)本、利润、会员数据(ju)等

数据处理：新加(jia)财务分析衍(yan)生(sheng)指标(biao)、同比分析、计算各个指标(biao)增长率

财(cai)务经(jing)营分析：使(shi)用Matplotlib共享x轴(zhou)(zhou)，多个(ge)次(ci)坐标轴(zhou)(zhou)绘图

搭建(jian)经(jing)营分(fen)析(xi)报告(gao)：数据分(fen)析(xi)报告(gao)编(bian)写(xie)，商业运营建(jian)议(yi)

第四阶段项目展(zhan)示

【项目一】达内目标检测系统

项(xiang)目介绍(shao)

随着(zhe)计算(suan)(suan)机视觉技术的(de)飞速发展，目标(biao)检(jian)测(ce)作为其(qi)中的(de)核(he)心任务(wu)之一(yi)，在(zai)安防监控、自动(dong)驾驶、智能(neng)交通、工(gong)业检(jian)测(ce)等多个领域(yu)发挥着(zhe)至(zhi)关重(zhong)要的(de)作用(yong)(yong)。YOLO是目标(biao)检(jian)测(ce)算(suan)(suan)法的(de)杰出代表。本项目旨在(zai)构建一(yi)个基于(yu)YOLOv11算(suan)(suan)法的(de)高性能(neng)目标(biao)检(jian)测(ce)系统，实现对图像和视频中目标(biao)的(de)高效(xiao)、精准识别(bie)。项目将围绕YOLOv11的(de)技术特点展开，结合实际应用(yong)(yong)场景，打造一(yi)个具(ju)有广(guang)泛适(shi)用(yong)(yong)性和高度可扩展性的(de)目标(biao)检(jian)测(ce)解决方案(an)。

关(guan)键知(zhi)识(shi)点

目(mu)标检测(ce)系统的(de)主要功能、流(liu)(liu)程(cheng)及(ji)主流(liu)(liu)技术路(lu)线

数据收集、处理、清洗、增强技术

YOLOv11模(mo)型的构建(jian)、训练、优化、评估方法(fa)

目标(biao)检(jian)测中的关(guan)键(jian)技术原理及方法

YOLOv11模型的原生服务器(qi)部署、容器(qi)化部署技术

目(mu)标(biao)检测(ce)系统(tong)的行(xing)业应用能力(li)

【项目二】多任务自动驾驶视觉感知系统

项目介绍

该项(xiang)目为多任务(wu)自动(dong)驾驶视(shi)觉感知(zhi)系统，基于(yu)HybridNets模型(xing)，整(zheng)合了交通对(dui)象检(jian)测、可行驶区域分(fen)割、车(che)(che)道线检(jian)查(cha)等任务(wu)，实(shi)现端(duan)对(dui)端(duan)视(shi)觉感知(zhi)模型(xing)。该项(xiang)目应(ying)用于(yu)自动(dong)驾驶车(che)(che)辆，实(shi)时从摄像(xiang)头(tou)获(huo)取场景(jing)数据，实(shi)现对(dui)周边环境的(de)毫秒(miao)级(ji)感知(zhi)与检(jian)测。

关键知识点

目标检测、图(tu)像(xiang)分割、车道(dao)线检测方法

多任务学习、端对端学习

极端场景鲁棒性

【项目二】保险知识问答系统

项目介绍

该项目为检索式保险问答(da)系(xi)统，主要针对用户(hu)提出的(de)保险业(ye)(ye)务问题，检索知识库，给出精准回(hui)答(da)，广范(fan)应用于保险公司客服、销(xiao)售、客户(hu)自主平(ping)台、员(yuan)工内(nei)训、监管部门(men)查询(xun)等(deng)业(ye)(ye)务场景。系(xi)统能(neng)为保险企(qi)业(ye)(ye)节(jie)约大量(liang)人力(li)、物力(li)、财力(li)投入，从而降低企(qi)业(ye)(ye)运营成本，保障客户(hu)满意度，提升企(qi)业(ye)(ye)经营绩效。

关(guan)键知识(shi)点

问(wen)答系统、聊天机器人的主(zhu)要功(gong)能、流程及主(zhu)流技(ji)术路线

问答系统(tong)、聊天机器(qi)人(ren)构建、训练(lian)、优化、评估(gu)方法

问答系统(tong)数据收集、处(chu)理、清洗、增强技术

语义相似(si)度比较的方法、原理及(ji)主流模(mo)型(双塔模(mo)型、对偶编码器、对比学习模(mo)型)

AI模型的原生服务(wu)器部署(shu)、容器化(hua)部署(shu)技(ji)术

问答系统、聊天机器人的行业应用(yong)能力

应用(yong)场景

银行、电信、互(hu)联网、零售等(deng)行业自动客服机系统

网站智能检索系统、文(wen)献(xian)检索系统

手机智能助手

第五阶段项目展示

【项目一】DeepSeek本地部署与开发

项目介绍：该(gai)项使用(yong)DeepSeek开(kai)源模(mo)(mo)型(xing)(xing)，进行本地化部(bu)署、开(kai)发(fa)、调(diao)用(yong)，部(bu)署企业专(zhuan)属大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)，构建安全(quan)可控的(de)AI基础(chu)设施。利用(yong)LangChain、RAG、Agent技术，实(shi)(shi)现企业业务系统的(de)对接(jie)，从而实(shi)(shi)现大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)与企业业务的(de)垂直(zhi)整合。

关键知识点(dian)

DeepSeek本地部(bu)署

ollama部(bu)署框架

LangChain大模型开发框架

RAG外(wai)部知(zhi)识库消除大模型幻觉

Agent智(zhi)能体开发技(ji)术

Fine-tune

LORA大模型微(wei)调技术

【项目二】基于大模型的金融投资平台对话系统

项目(mu)介(jie)绍

在信(xin)息(xi)爆炸时代，个人投资者和金融机构面临海量财(cai)(cai)经数(shu)据(如新闻(wen)、财(cai)(cai)报(bao)、政(zheng)策(ce)、市(shi)场情绪等)，但传统分析(xi)(xi)工具缺乏(fa)实时整(zheng)合(he)与(yu)(yu)智(zhi)能决策(ce)能力。本项目旨在开发一款基于AIAgent的智(zhi)能财(cai)(cai)务助理(li)，通(tong)过自(zi)动化信(xin)息(xi)收(shou)集(ji)、多维度(du)数(shu)据分析(xi)(xi)与(yu)(yu)深度(du)推理(li)，为用(yong)户提供实时股市(shi)洞(dong)察(cha)与(yu)(yu)投资建议，降(jiang)低信(xin)息(xi)处理(li)门槛，辅助投资决策(ce)。

关(guan)键(jian)知识点

大模型开(kai)发(fa)：ChatGPT、DeepSeek、ChatGLM开(kai)发(fa)技术

提示工程(cheng)：设计领域专用Prompt

微(wei)调：构建专有知(zhi)识库，微(wei)调(Fine-tune)

模(mo)型轻量化(hua)：知识蒸(zheng)馏、模(mo)型量化(hua)、模(mo)型裁剪

 Agent：任务(wu)规划(hua)与分解(jie)、记忆管理、向(xiang)量(liang)数据库、外(wai)部API调用

培优阶段项目(mu)展示

【项目一】在线知识库系统

项(xiang)目介绍(shao)

知库管理平台(tai)是(shi)一个专(zhuan)注于(yu)计算机技术学(xue)习与实践的综(zong)合性网站。该平台(tai)基于(yu)Python、Django框架开发，并结(jie)合了MySQL数据(ju)库、Redis缓(huan)存以及前(qian)端(duan)技术如(ru)HTML、CSS和(he)jQuery、AJAX，旨(zhi)在(zai)为用户提供一个便捷(jie)高效的技术知识获取(qu)与交流(liu)环境。

平台的(de)(de)(de)核心(xin)功能包括用户管(guan)理与(yu)(yu)认证、完善的(de)(de)(de)作(zuo)者体系、内容创作(zuo)与(yu)(yu)管(guan)理、知(zhi)识分(fen)类组(zu)织(zhi)以及(ji)互动评论系统(tong)。用户可(ke)以轻松注册登录，浏览和(he)(he)(he)学习各类技术(shu)文(wen)章(zhang)。作(zuo)者则拥有独(du)立的(de)(de)(de)等级和(he)(he)(he)信息管(guan)理系统(tong)，能够便捷地(di)发布、编辑和(he)(he)(he)管(guan)理自己的(de)(de)(de)技术(shu)分(fen)享(xiang)，并通(tong)过文(wen)章(zhang)分(fen)类使(shi)知(zhi)识结构化(hua)。此外，用户可(ke)以通(tong)过评论功能与(yu)(yu)其他学习者和(he)(he)(he)作(zuo)者进行深入的(de)(de)(de)技术(shu)探讨和(he)(he)(he)经验交流(liu)。

知(zhi)库管理平台(tai)致(zhi)力(li)于整合多种计算(suan)机技术的学习资源(yuan)，提(ti)供包括技术介绍、代(dai)码示例和实用工(gong)具在(zai)内的支持，帮(bang)助用户系(xi)统(tong)地学习和应用相(xiang)关技术，促(cu)进(jin)知(zhi)识的积累与共享，无论是技术初(chu)学者还(hai)是经验丰富(fu)的开发者，都能在(zai)此找到(dao)提(ti)升技能、拓展视(shi)野的有效途(tu)径。

关(guan)键(jian)知(zhi)识点

后端语言：Python、后端框架：Django、数据(ju)库：MySQL、缓存：Redis、前(qian)端基础：HTML、CSS、前(qian)端库：jQuery、前(qian)端异步通(tong)信：AJAX

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