AI。如(ru)果(guo)您想了解AI班的相关信(xin)息(xi)，需要详细的了解AI人工智(zhi)(zhi)能培训班课程(cheng)以(yi)及(ji)学习之后就业(ye)岗位及(ji)薪资情况，下(xia)面介绍一下(xia)参加AI人工智(zhi)(zhi)能培训班的课程(cheng)，项目(mu)，就业(ye)等情况。

AI人工(gong)智能培训(xun)班(ban)课程(cheng)介绍

AI人工智能培训班第一阶段Python核心语言

【核心能(neng)力】熟练掌握(wo)Python语法(fa)、熟练掌握(wo)OOP设计思想、熟悉(xi)Python标(biao)准库

Python核心(xin)：计算(suan)机(ji)核心(xin)架构(gou)、Python程(cheng)序构(gou)成及运行(xing)原理、数(shu)据(ju)与数(shu)据(ju)操作、核心(xin)数(shu)据(ju)类(lei)型(xing)、数(shu)据(ju)类(lei)型(xing)转换、运算(suan)符、流程(cheng)控制语句、列表与元(yuan)组、字典、函数(shu)

面向对(dui)象程序设计：对(dui)象和类、内存分配、实例成员、类成员、跨类调用、MVC架构模式(shi)、封装(zhuang)、单继承、多(duo)继承、多(duo)态(tai)、重写(xie)、重载、设计原(yuan)则

Python高(gao)级：模块与包(bao)、导入、常(chang)用模块、异常(chang)处理、迭代器、生(sheng)成器、lambda表达式、高(gao)阶函数(shu)、闭包(bao)函数(shu)、装饰(shi)器、IO、文件读(du)写

就业岗位：自(zi)动化(hua)(hua)测试工程(cheng)师、自(zi)动化(hua)(hua)运维工程(cheng)师、办公自(zi)动化(hua)(hua)工程(cheng)师、少儿编程(cheng)讲师

薪资范围(wei)：8~12K

【阶段(duan)项(xiang)目一】数瞰商智(zhi)运营(ying)系(xi)统

【阶(jie)段项目二】达(da)达(da)聊(liao)天(tian)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(shu)据可(ke)视化(hua)能力、数(shu)据分(fen)析(xi)思维、商业运营思维

商业智能(neng)数(shu)据中(zhong)枢(shu)(+Hive)：数(shu)据库(ku)基础及高级：数(shu)据库(ku)/数(shu)据表增删查改、高级查询、窗口函数(shu)、自定(ding)义函数(shu)、存储过程

综合(he)案例企业(ye)实(shi)战项目：教(jiao)育机构数(shu)据(ju)查(cha)询、企业(ye)员工数(shu)据(ju)查(cha)询、依据(ju)业(ye)务(wu)规则的(de)用(yong)户分(fen)层(ceng)与业(ye)务(wu)应用(yong)、日周月报(bao)宽表(biao)制作与指标(biao)计算、基(ji)于(yu)提高在线教(jiao)育完课率的(de)用(yong)户成长(zhang)策略(lve)

AI大模(mo)型-专(zhuan)题一：传统SQL查询vs智能增强查询、高(gao)效SQL语句编写

数(shu)据(ju)科学思(si)维(wei)与(yu)工具：BI工具安装(zhuang)及基本(ben)操作：PowerBI介绍、数(shu)据(ju)清洗、数(shu)据(ju)建模(mo)、数(shu)据(ju)可视化

PowerBI可视(shi)化实践：企业驾驶(shi)舱、门店经营分析(xi)、产品分析(xi)、用户分析(xi)看板(ban)搭建(jian)

数(shu)据(ju)分(fen)析概(gai)述：职责与技能要求、思维(wei)与指标(biao)体系、DeepSeek在(zai)Office的部署

Excle数据(ju)分析与可视(shi)化(hua)基(ji)(ji)(ji)础(chu)：Excel基(ji)(ji)(ji)本操作、数据(ju)处理方法、基(ji)(ji)(ji)于(yu)函数的数据(ju)提取与表(biao)关联、图表(biao)的基(ji)(ji)(ji)础(chu)应用与高级应用

数据(ju)分(fen)(fen)(fen)析(xi)常用方法：描(miao)述性统计、分(fen)(fen)(fen)组分(fen)(fen)(fen)析(xi)、矩阵分(fen)(fen)(fen)析(xi)、漏斗分(fen)(fen)(fen)析(xi)、RFM模型、帕累托分(fen)(fen)(fen)析(xi)、综(zong)合评价(jia)分(fen)(fen)(fen)析(xi)、预测分(fen)(fen)(fen)析(xi)

【阶(jie)段项目一(yi)】基(ji)于提高(gao)在线教(jiao)育(yu)完课(ke)率的用户成长(zhang)策略(lve)

【阶段项目二】依据(ju)业务规则的用户(hu)分层与业务应(ying)用

【阶段(duan)项目三(san)】日周(zhou)月报宽表(biao)制(zhi)作(zuo)与指标(biao)计算

【阶段(duan)项目四】基于数据(ju)库的(de)电商销(xiao)售管理系(xi)统

【阶段项目五】职业教(jiao)育学(xue)科调整决策辅助

【阶段项目六】品(pin)牌连(lian)锁店智能分析系统

【阶(jie)段项(xiang)目(mu)七】DeepSeek竞品分析与年度(du)分析报告

就业岗位：数据分(fen)析专员、数据分(fen)析师(shi)、商(shang)业智能(neng)工程师(shi)、行业数据分(fen)析师(shi)

薪资(zi)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(fa)能力、数据(ju)挖掘能力

科学计算库：Numpy基本知(zhi)识：创建Ndarray数(shu)组、数(shu)组属性、数(shu)组操作、统计函(han)数(shu)、算数(shu)函(han)数(shu)

Pandas基(ji)础知识(shi)：创建Series、DataFrame、增删查改操作、Pandas获取数据

Matplotlib及Pandas可(ke)视(shi)化：Matplotlib基(ji)础绘图、Pandas数据可(ke)视(shi)化

描述性分(fen)析(xi)及(ji)分(fen)组分(fen)析(xi)：描述性统计分(fen)析(xi)、探索性分(fen)析(xi)、数(shu)据透视表、交叉(cha)表

数据(ju)预处理：合并数据(ju)、清(qing)洗数据(ju)、标准化(hua)数据(ju)、正则(ze)、二手房源数据(ju)预处理

Pandas项目实战

【医疗(liao)行业项目(mu)实战】朝阳医院指标搭建及销(xiao)售数据汇总

【电商行业项目(mu)实战】优衣库销售数(shu)据分(fen)析(xi)(xi)、4P分(fen)析(xi)(xi)法、目(mu)标(biao)额度分(fen)配

【金融行(xing)业项目(mu)实战】银行(xing)业电话(hua)营销活动分析

【通信行业(ye)项(xiang)目(mu)实战】通讯公司客户响应速度提升项(xiang)目(mu)

【零售行业(ye)项目实战】新零售超市经(jing)营分(fen)(fen)析(xi)、SWOT竞品分(fen)(fen)析(xi)、活动(dong)分(fen)(fen)析(xi)

【互联网行业(ye)项目实战】滴滴出行运(yun)营数(shu)据指标异常情况分析

【电(dian)商行业项目(mu)实(shi)战】淘宝百(bai)万级用户行为分析、跨境电(dian)商年(nian)度复盘分析

AI数学基础

【统计(ji)学基础】概率分布、中心极(ji)限定理、参数估计(ji)、假设检(jian)验、ABTest

【AI数学】线性(xing)代数包含(han)微积分(fen)向(xiang)量、矩阵计算等(deng)，微积分(fen)包含(han)梯度(du)、求导、偏导数等(deng)

机器学习及数据挖掘

【机器学(xue)习概述】机器学(xue)习的定(ding)义、分类、应用场景(jing)

【回(hui)归(gui)问题(ti)及案例】线性(xing)回(hui)归(gui)、线性(xing)模型训练方法、多项式式回(hui)归(gui)、欠拟合过(guo)拟合、Lasso回(hui)归(gui)与岭回(hui)归(gui)、决策树(shu)的定(ding)义、决策树(shu)回(hui)归(gui)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(lin)

【聚(ju)(ju)类问(wen)题及案(an)例】距离(li)算(suan)法、聚(ju)(ju)类模型划分、经典聚(ju)(ju)类算(suan)法(k-means、DBSCAN)、航(hang)空公司(si)客户价值(zhi)分析

【时间序列模型(xing)】ARMA/ARIMA

【模型(xing)评估与优(you)化】分(fen)类(lei)(lei)、回归、聚类(lei)(lei)模型(xing)评价方(fang)法(fa)(fa)、超参数(shu)调优(you)方(fang)法(fa)(fa)

【阶段项目一】朝阳医院指标搭建(jian)及销售数据(ju)汇(hui)总

【阶段项目(mu)二】服(fu)装零(ling)售销售数据分析

【阶段项目三(san)】银行业电话(hua)营销活动分析(xi)

【阶段项目四(si)】通讯(xun)公司客户响应(ying)速度提升项目

【阶段(duan)项(xiang)目五(wu)】新零(ling)售超市经营(ying)分析

【阶段(duan)项目(mu)六】互联网出行(xing)运营(ying)数(shu)据指标异(yi)常情况分析

【阶(jie)段项目七】淘宝百万级用户(hu)行(xing)为分析(xi)、跨境电商年(nian)度复盘(pan)分析(xi)

【阶(jie)段项目八(ba)】航空公司客户价(jia)值分(fen)析

【阶段项目(mu)九(jiu)】信用贷贷前审批项目(mu)、风控模型

就业岗位(wei)：数(shu)据(ju)处理工(gong)程师(shi)(shi)、数(shu)据(ju)运维工(gong)程师(shi)(shi)、机(ji)器学习工(gong)程师(shi)(shi)、数(shu)据(ju)挖掘工(gong)程师(shi)(shi)、数(shu)据(ju)专家

薪资范(fan)围(wei)：12~25K

AI人工智能培训班第四阶段深度学习

【核心能(neng)力(li)(li)】深度学(xue)习算法能(neng)力(li)(li)、图像算法能(neng)力(li)(li)、自然(ran)语言处理算法能(neng)力(li)(li)、AI架构/方(fang)案设(she)计(ji)能(neng)力(li)(li)、AI产品设(she)计(ji)能(neng)力(li)(li)

深度学习基础

【深(shen)度学习基本理论(lun)】深(shen)度学习概述(定义、优(you)缺点、与机器(qi)学习对比、课(ke)程内容与特点)、神经网络(luo)、激活函数(shu)、损失函数(shu)(均方差、交叉熵)、梯度下(xia)降(jiang)、反向传播算法

【卷积(ji)神经(jing)网络】卷积(ji)函数、卷积(ji)运算、CNN、经(jing)典CNN模型介(jie)绍(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet)

【循环神经网络】经典时间(jian)序列(lie)模型(xing)(RNN、LSTM)

【Transformer】注意力(li)/自注意力(li)机(ji)制、多(duo)头注意力(li)机(ji)制、Transformer

计算机视觉(CV)

【计算机图(tu)像基(ji)本理(li)论】成像原(yuan)理(li)(采样率/分(fen)辨率)、灰(hui)(hui)度级与(yu)灰(hui)(hui)度图(tu)、色彩(cai)(cai)空间(RGB/HSV)；图(tu)像形态(tai)变换(仿射(she)/透(tou)视变换、腐蚀/膨胀)；图(tu)像色彩(cai)(cai)处理(li)(灰(hui)(hui)度化(hua)/二值化(hua)、直方(fang)图(tu)均衡化(hua))；图(tu)像梯度与(yu)滤波(边(bian)缘检(jian)测、模(mo)糊/锐化(hua))

【OpenCV图(tu)(tu)像预(yu)处理技(ji)术】OpenCV简(jian)介与(yu)安装(zhuang)、图(tu)(tu)像色(se)彩操(cao)作与(yu)变(bian)换、图(tu)(tu)像形(xing)态操(cao)作与(yu)变(bian)换、图(tu)(tu)像梯度(du)

【综合(he)案例】图(tu)像校(xiao)正、镀盘区域(yu)瑕疵检测

【PyTorch】概述、体(ti)系结构、基本(ben)(ben)概念、张(zhang)量操作、模型(xing)定(ding)义；模型(xing)保存与(yu)加载、数据读(du)取(qu)、文件(jian)队列、样本(ben)(ben)批处理

【综合案例】搭(da)建(jian)CNN网络

【PaddlePaddle基础】PaddlePaddle概述、体系结构、基本(ben)概念、数据读(du)取器

【PaddlePaddleCV】图像分类问题概(gai)述、分类粒度、发展历程、应用、常(chang)用数据集

【综合案例(li)】使用CNN实现彩色图像分类、样本(ben)优化(hua)、参(can)数优化(hua)、模(mo)型优化(hua)

【目(mu)标检测(ce)基本理论与(yu)原理】目(mu)标检测(ce)的(de)定义、核心(xin)问题(ti)、算法(fa)分类、应用(yong)；模型结构概述、输入(ru)、骨(gu)干(gan)网、特(te)征(zheng)融合(he)、输出、多尺度检测(ce)、非极(ji)大值抑(yi)制

【图像(xiang)标注工(gong)具(ju)】常用数据集、LabelImg工(gong)具(ju)安装(zhuang)、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(jian)(jian)测(ce)】一阶段检(jian)(jian)测(ce)原理、YOLO1/2/3/4/5/8/10/11、SSD

【YOLO3模型(xing)实(shi)现】darknet-53网络模型(xing)、损(sun)失函数(shu)、训练、测试

【YOLOv8/YOLO11模(mo)型(xing)实现】通过ultralytics框(kuang)架实现数据准备、模(mo)型(xing)训(xun)练(lian)、模(mo)型(xing)评(ping)估、模(mo)型(xing)推理、输出模(mo)型(xing)

【图(tu)像(xiang)(xiang)分割原理及经典(dian)模型(xing)】图(tu)像(xiang)(xiang)分割概(gai)述、应用、图(tu)像(xiang)(xiang)分割基本原理、全卷积网络(FCN)、图(tu)像(xiang)(xiang)分割数据集(ji)介(jie)绍、标(biao)注工具；UNet模型(xing)、Mask-RCNN、DeepLab系列(lie)、TransUNet

【OCR基(ji)本理(li)论】OCR定义、一般(ban)步骤、与目标检测(ce)的(de)区别、难点(dian)、评估指标、应用(yong)、CTPN、SegLink、DBNet、CRNN+CTC

【OCR模型(xing)优(you)化(hua)】数据优(you)化(hua)、模型(xing)优(you)化(hua)、参数优(you)化(hua)、集成学习、外部(bu)环境改(gai)善(shan)

自然语言处理基础(NLP)

【NLP概述及基本概念】NLP简介、定义、主(zhu)要任(ren)务、发(fa)展历程(cheng)、困难(nan)与挑战、NLP知识体系(xi)

【NLP传(chuan)统处理技术】分词、词性标注、命(ming)名实体识别(NER)、关键词提(ti)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(xing)、TF-IDF、共(gong)现(xian)矩阵、词嵌(qian)入

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

【综(zong)合案例】利用(yong)Word2Vec训练词(ci)向量

【循环神经网络-RNN】基(ji)本概念、发展历史、RNN基(ji)本框架、RNN典(dian)型(xing)应(ying)用、时间反向传播算(suan)法(BPTT)、LSTM、GRU

【注(zhu)意(yi)力(li)与Transformer】Seq2Seq模型(xing)、注(zhu)意(yi)力(li)(Attension)、Transformer、模型(xing)预训练与微调、BERT模型(xing)

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

【阶段项目一(yi)】工(gong)业视觉检测

【阶段项目二】基于YOLOv11的视频实时检测系(xi)统

【阶段项目三(san)】OCR票(piao)据识别

【阶段项目四】自动(dong)驾驶场(chang)景图像(xiang)分割

【阶段(duan)项目五】医学影像分析(xi)

【阶(jie)段项(xiang)目六】基于Transformer的翻译(yi)系统

【阶段项(xiang)目七(qi)】基(ji)于预训练模型(xing)的(de)关键信息提取系统(tong)

就(jiu)业岗位：人工(gong)(gong)智能(neng)工(gong)(gong)程师、深度学习工(gong)(gong)程师、图像算(suan)法工(gong)(gong)程师、自然语言(yan)处理工(gong)(gong)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(he)心能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)】AIGC开(kai)发能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)、大模型(xing)开(kai)发能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)、大模型(xing)微调能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)、对话系统(tong)构建能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)、智能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)体构建能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)

AIGC与大模型

【大(da)(da)模(mo)型开发(fa)生态介绍】大(da)(da)模(mo)型开发(fa)背(bei)景、大(da)(da)模(mo)型改(gai)进方向、主流大(da)(da)模(mo)型对比、LLM应用三个层级、Langchain六(liu)大(da)(da)模(mo)块介绍(I/O、Retrieval、chain、agent、memory、callback)

【DeepSeek大(da)模型开发】DeepSeek开放平台介绍、安装SDK、创建应用(yong)、密钥管理(li)、调用(yong)LLM

【Prompt工(gong)程】Prompt工(gong)程介绍、Prompt调优(you)、Few-Shot、One-Shot、LLM温度调节、思(si)维(wei)链、进(jin)阶技巧(自洽(qia)性，思(si)维(wei)树，提示(shi)词注入(ru)，入(ru)场(chang)拦截与出(chu)场(chang)拦截)

【Rag技(ji)术】检(jian)索增强生成介绍、向量数据库ChromaDB

【千帆(fan)平台】简介介绍(shao)、知(zhi)识(shi)库搭建、完成(cheng)推理、进(jin)阶技(ji)巧(文本分割的颗粒度、Rag改进(jin))

【Agent】Agent介绍、coze平台介绍、搭建低代(dai)(dai)码(ma)代(dai)(dai)理

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

【大模型项目实战】基于LLM的对话系(xi)统

【阶(jie)段项目(mu)一(yi)】基于(yu)大模型的对(dui)话系(xi)统

就业岗位：AIGC工程师、大(da)模(mo)型算法工程师、大(da)模(mo)型开(kai)发工程师、大(da)模(mo)型全栈(zhan)工程师、多模(mo)态算法工程师

薪资(zi)范围：12~40K

AI人工智能培训班培优阶段-Python全栈开发

【核心能(neng)力(li)】后端开发能(neng)力(li)、软件架构(gou)设(she)计(ji)能(neng)力(li)、AI模型部署能(neng)力(li)、AI应用(yong)开发能(neng)力(li)

Linux

【Linux简介】Linux操(cao)作系统、Linux发(fa)展史(shi)、Linux发(fa)行版(ban)、文(wen)件系统、绝(jue)对路径(jing)和相对路径(jing)

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

后端

网络基本概(gai)念(nian)、UDP通(tong)信、三次(ci)握手(shou)和(he)(he)四次(ci)挥手(shou)、TCP套接字(zi)、TCP处理(li)细(xi)节、TCP协议、HTTP协议、多(duo)任务(wu)编程(cheng)概(gai)念(nian)、multiprocessing创建进程(cheng)、threading线程(cheng)模(mo)(mo)(mo)(mo)块、线程(cheng)的(de)同步互斥、GIL问题(ti)、进程(cheng)线程(cheng)网络并发模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)，ftp文件服务(wu)器、Django安(an)装、路由、URL配置、视图处理(li)、Http请求和(he)(he)响应、Content-Type类型(xing)(xing)、MVC与MTV设计模(mo)(mo)(mo)(mo)式、模(mo)(mo)(mo)(mo)板(ban)的(de)加(jia)载、模(mo)(mo)(mo)(mo)板(ban)的(de)传(chuan)参、模(mo)(mo)(mo)(mo)板(ban)变(bian)量(liang)、if标签、for标签、静态文件、Django应用(yong)、分布式路由、模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)、ORM、创建和(he)(he)使(shi)用(yong)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)、配置数(shu)据(ju)(ju)库(ku)、模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)类、数(shu)据(ju)(ju)字(zi)段和(he)(he)字(zi)段选项(xiang)(xiang)、DjangoShell、通(tong)过模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)增加(jia)、查(cha)(cha)询(xun)(xun)、修改、删除(chu)数(shu)据(ju)(ju)、F对(dui)象Q对(dui)象原(yuan)生数(shu)据(ju)(ju)库(ku)操(cao)作(zuo)、SQL注入(ru)、Admin后台管(guan)理(li)、一对(dui)一映射(she)查(cha)(cha)询(xun)(xun)、一对(dui)多(duo)映射(she)查(cha)(cha)询(xun)(xun)、多(duo)对(dui)多(duo)映射(she)查(cha)(cha)询(xun)(xun)、Cookie和(he)(he)Session、后端缓存、中间件Middleware、电子邮(you)件发送、项(xiang)(xiang)目部署(shu)、WSGI配置、Nginx反(fan)向代理(li)、静态文件收集

Docker

【Docker基础(chu)】Docker简(jian)介、虚拟化、Docker安装(zhuang)与(yu)配置(zhi)、Docker镜像、Docker容器

【Docker进阶】Docker容器编排、Docker网(wang)络(luo)、Docker部署AI模型

【阶段(duan)项目一(yi)】基于大(da)模型的知(zhi)识(shi)管理系统

就业岗位(wei)：工(gong)程师(shi)、Python后(hou)端开发工(gong)程师(shi)、Python全栈(zhan)开发工(gong)程师(shi)

薪(xin)资范围：10~30K

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