詳情描述
學(xué)校開(kāi)設(shè)課程有：JA編程、前端后端培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)安全云計(jì)算AIGC、Python編程、人工智能、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、新媒體、電商、影視后期剪輯等課程。
學(xué)習(xí)：線下面授、線上網(wǎng)課等多種學(xué)習(xí)，歡迎來(lái)電了解獲取更多課程詳情。
一、Python編程基礎(chǔ)
核心語(yǔ)法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
變量、數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、條件語(yǔ)句、循環(huán)語(yǔ)句等基礎(chǔ)語(yǔ)法。
列表、元組、字典、等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作。
函數(shù)定義與調(diào)用、模塊化編程及面向?qū)ο缶幊蹋∣OP）。
數(shù)據(jù)處理與分析工具
NumPy（數(shù)值計(jì)算）、Pandas（數(shù)據(jù)清洗與處理數(shù)據(jù)可視化）等庫(kù)。
學(xué)習(xí)SQL語(yǔ)言及數(shù)據(jù)庫(kù)操作，用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢。
二、人工智能（AI）與深度學(xué)習(xí)
基礎(chǔ)理論與算法
機(jī)器學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)（線性回歸、決策樹(shù)）、無(wú)學(xué)習(xí)（聚類、降維）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理。
深度學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及模型訓(xùn)練。
框架與實(shí)戰(zhàn)
使用或PyTorch搭建和訓(xùn)練模型。
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：圖像分類、識(shí)別、自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)。
生成式AI）專項(xiàng)
核心技術(shù)
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、Traformer模型在文本/圖像/音視頻生成中的應(yīng)用。
自然語(yǔ)言處理技術(shù)：詞嵌入、情感分析、機(jī)器翻譯。
應(yīng)用
內(nèi)容生成工具（如AI寫作助手、圖像生成工具）。
多模態(tài)內(nèi)容生成與編輯技術(shù)實(shí)踐。
四、網(wǎng)絡(luò)安全與滲透
基礎(chǔ)知識(shí)
網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（TCP/IP、HTTP/HTTPS）、加密算法（AES、A）及漏洞原理。
滲透流程：信息收集、漏洞掃描、漏洞利用、權(quán)限。
工具與實(shí)踐
使用等工具進(jìn)行安全。
安全防護(hù)策略：防火墻配置、入侵檢測(cè)（IDS）部署。
五、數(shù)據(jù)分析與
數(shù)據(jù)分析流程
數(shù)據(jù)清洗、特征工程、統(tǒng)計(jì)分析與可視化。
模型評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率、召回率、F1值及交叉驗(yàn)證。
技術(shù)
單元自動(dòng)化框架（如Selenium）。
數(shù)據(jù)驗(yàn)證與異常檢測(cè)。
圖片展示
