鄭州Python人工智能課程，人才缺口非常大，夯實基礎知識點，一門簡單易學、功能強大、高效靈活的編程語言，采用一體化的學習模式，理論+實踐的教學模式，優，只為培養高質量人才。
Python,是一門簡單易學、功能強大、高效靈活的編程語言。它能夠把用其他語言制作的各種模塊很輕松地聯結在一起，常被昵稱為“膠水語言”。
功能強大的編程語言
Python可以說功能強大，系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、數據庫編程、網絡編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲編寫、機器學習、人工智能等等都用到python。
國家看重政策支持的語言
國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，人工智能正式納入國家發展戰略。教育部已將人工智能劃入高中新課標；全國計算機二級考試新“Python語言程序設計”科目.....
企業越來越熱衷的語言
Python的應用特別廣，國內外眾多企業尤其是知名大型企業都在使用Python作為關鍵的開發語言之一，如谷歌、NASA、YouTube、Facebook、百度、阿里、網易、新浪、搜狐等等。
課程融入百度飛槳研發科技
教學內容再造升級，優的Python+人工智能課程融入百度飛槳研發提供的深度學習課程、學習教材以及前沿技術。助你從0開始斬獲人工智能高階經驗。
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應用百度飛槳AI Studio實訓平臺
隨時開展深度學習項目，百度飛槳AI Studio是針對AI學習者的在線一體化開發實訓平臺，滿足學員學習、技術進階等各個進度需求。在優親身掌握專項解決方案、接觸全球領先的AI服務，學習效果不言而喻。
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學員可獲
百度飛槳官方證書，優作為百度深度學習首批合作伙伴，學員畢業可免費享受百度認證考試且通過認證后可獲得百度深度學習官方認證，頒發百度飛槳PaddlePaddle深度學習初級工程師認證，獲得認證學員有機會入職百度系公司。
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引入百度飛槳PaddlePaddle實訓項目
參與人工智能火熱未來，項目貫穿式教學，優課程引入百度飛槳前沿實訓項目，涉及到手寫數字識別、文本分類、圖片驗證碼識別等多項人工智能技術，這些走在人工智能前列的項目，在優，都有極大可能被你拿來練手。
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
python開發工程師需要理解項目和設計需求，讓程序在服務器穩定高效運行，實現商業價值。
Python爬蟲開發工程師負責抓取和管理網站數據，通過Python工具分析用戶的商業機會，為公司和開發提供科學的數據依據。
游戲開發工程師是完成游戲架構及各大功能的設計、開發、調試，負責游戲開發工具和運營維護工具的設計與開發。
搜索引擎工程師是負責搜索引擎相關項目的系統調研、代碼編制、測試、維護、軟件文檔制作等與軟件開發有關的工作。
課程內容：Python基礎語法、面向對象編程與程序設計模式、Python IO編程、Python數據分析基礎、Python網絡編程、Python并發與高效編程
培養目標：前期通過學習常量變量的使用，運算符的使用，流程控制的使用等，掌握Python編程語言基礎內容。中期主要涉及OOP基礎知識，具有初步軟件工程知識并樹立模塊化編程思想。講解多任務的同時，也給學生們介紹常見數據結構和相應算法，注重表結構的處理，樹結構的處理等知識，學完后學生會具備一定的數據結構和算法能力
◆ Python全棧開發基礎
課程內容：Web頁面開發、Web頁面特效開發、數據持久化開發、Linux運維開發、Linux測試開發、服務器集群架構
培養目標：通過本模塊的學習，學生不僅能夠掌握js在網絡前端中的使用，還能夠把js作為一門通用語言來運用，為學生將來從事全棧工作打下堅實的基礎；掌握Linux操作系統常用命令"掌握Linux操作系統的基礎知識；掌握Linux自動化運維技巧""掌握測試原理；掌握Web端和移動端測試技能
◆ Python全棧開發項目實戰
課程內容：Django框架、實戰項目：仿《易果生鮮》在線商城、Flask框架、微信小程序開發、Django框架性能優化、系統架構
培養目標：具備可掌握的核心能力：1.可根據產品原型圖開發網站的前端界面；2.可根據業務流程圖開發網站的后臺業務；3.可根據Web框架設計，開發對應的數據庫；4.緩存服務器的操作和設計；5.異步任務的實現；6.完成基本的網站優化
◆ 網絡爬蟲
課程內容：爬蟲與數據、多線程爬蟲、Scrapy框架、Go語言、NoSQL數據庫、Scrapy-Redis框架
培養目標：可掌握的核心能力：
1.掌握爬蟲的工作原理和設計思想；
2.掌握反爬蟲機制；
3.通過學習NoSQL數據庫和Scrapy-Redis框架，可以獨立運用分布式爬蟲框架實現大量數據的爬取
◆ 數據分析+人工智能
課程內容：數據分析-基礎內容、數據分析-模塊學習、數據分析-數據清洗、人工智能—深度學習、人工智能-量化交易模型、數據分析-特征工程和結果可視化、人工智能—機器學習
培養目標：理解隨機變量的數字特征的概念和性質；會利用性質計算隨機變量的數字特征；了解可視化過程；圖形繪制；掌握Matplotlib模塊;掌握常用的機器學習算法，深入接觸項目案例，在理解算法的基礎上，掌握算法在實際項目中的應用。
