服务器端编程,具有丰富的Web开发框架,如Django和TurboGears,快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。
服务器端编程,具有丰富的Web开发框架,如Django和TurboGears,快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。
在运维的工作中,有大量重复性工作的地方,并需要做管理系统、监控系统、发布系统等,将工作自动化起来,提高工作效率,这样的场景Python是一门非常合适的语言。
Python被广泛的运用于科学和数字计算中,例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等,常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
Python可编写桌面图形用户界面,还可以扩展微软的Windows,常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
除了网络和互联网的支持,Python还提供了对底层网络的支持,有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python。
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架,有很多使用Python开发的游戏,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame等和一个PyWeek的比赛。
Python概述 | 语法基础 | 函 数 | 面向对象编程(OOP) |
Python简史 Python应用场景 Python当前发展 |
变量类型 分支语句 循环语句 |
函数初步 细说参数 变量作用域 递归调用 |
OOP基础 公有私有问题 继承 组合& Mixin |
数据结构初步 | 异常处理 | 扩展课程 | 项目案例 |
列表(list) 元组(tuple) 字典(dict) 集合(set) |
异常概述 try/except Finally Raise with |
Linux系统运维 Python图形界面(GUI)开发 (qt或者tkinter任选) |
项目案例1: 计算器 项目案例2: 随机抽奖 项目案例3: 压缩软件 项目案例4: 猜数字 |
Python模块 | 调试技术 | 魔法函数 | 多线程 |
模块基本使用 搜索路径问题 DIY自己的模块 |
调试技术简介 Pdb调试 Pycharm中的调试 |
魔法函数概述 构造类魔法函数 运算类魔法函数 |
多线程/进程简介 Python的多线程 |
Net编程 | 序列化 | 其他常用模块 | 扩展课程 |
Socket编程 Urllib库 Requests库 Mail处理 |
文件(file)处理 XML编程 Pickle模块 |
commands sys 模块 os模块 time random |
Pygame 微信公众号开发-API使用 Shelve模块 JSON格式 多线程-协程,gevent |
项目案例 | |||
项目案例1:飞机大战(OOP,GUI) 项目案例2: WebServer模拟(HTTP协议) 项目案例3: 多线程下载器(多线程, Net) 项目案例4: 自动邮件发送软件(Net编程) 项目案例5: 聊天室(Net编程) 项目案例6: 虚拟币套利工具(API的使用) |
核心算法 | 数据库 | 前端技术 | 扩展课程 |
代码规范 数据结构 设计模式 版本控制 |
数据库简介 Mysql MongoDB Redis |
HTML+CSS Javascript Ajax jQuery |
Memcached Bootstrap 其他常见设计模式 |
项目案例 | |||
项目案例1: 商城界面模拟 |
Django | Tornado | 扩展课程 | 项目案例 |
Django的路由模块 Django中的View ORM在django中的应用 模板系统介绍 Django常用安全控制 |
Tornado的路由 Tornado使用的模板系统 Views模块 Tornado对数据库的支持 Tornado的异步处理 |
Flask框架 RESTful开发 Celery使用 |
项目案例1:在线商城 项目案例2:开源在线服务系统 项目案例3:Tornado Web后台处理 |
爬 虫 | 大数据 | 人工智能(AI) | 扩展课程 |
爬虫原理 Urllib爬取技术 Requests爬取技术 Scrapy框架 |
数据科学简介 数据操作工具使用 数据呈现工具使用 基本数据分析算法 |
人工智能简介 Tensoflow使用 AI算法 |
Caffe (视学生接受能力而定) |
项目案例 | |||
项目案例1:知识图谱绘制(某创业项目) 项目案例2:跨境电商BI数据分析 项目案例3:手写笔迹识别 项目案例4:元器件识别系统 项目案例5:爬虫爬取互联网数据 |
中途耽误几天的话可以通过看视频同步完成老师的作业弥补进度,不会的可以随时问老师。
学生因学习中途落课或者学习效果不扎实等原因可以向教务老师申请重修或降级,本期学不会下期免费再学,直到学会为止!
学习的流程分为预习、听课、整理笔记、作业(每周定期检查作业,并针对反馈情况进行讲解)、复习、默写、项目阶段跟踪检查。
预习笔记是我们一再强调的学习法宝,每个同学在这都必须养成课前预习的习惯,对老师第二天要讲授的内容重点、难点做到心里有数,听课事半功倍。
开课后根据学生的作业及测验情况形成关怀名单,进入关怀名单的学生会被所有老师所关注,相应的对其作业、预习笔记、默写等要求会更高,要求会更严格。
学习中遇到问题,小组成员共同讨论解决,小组内有学习懈怠完不成学习任务的同学,小组内全体成员会集体被罚(罚手抄代码n遍哟)。
南京人工智能课程,开启智慧未来
人工智能是未来科技发展的重要方向之一,南京从事人工智能业务的企业数量及规模较大,人才需求也有较大增长,为此,南京开设了一门人工智能课程,帮助学生获取相关知识和技能。
课程特色
1. 课程内容贴合企业需求,紧跟行业发展趋势。
2. 教学方式多样化,深入浅出,易于掌握。
3. 融合理论和实践,注重培养学生的实用能力。
4. 提供专业化教学环节及与企业合作的实习机会等。
课程目标
1. 帮助学生建立人工智能领域的相关知识体系。
2. 掌握人工智能领域的核心技术和工具。
3. 培养学生的团队合作能力和创新思维能力。
4. 培养学生的实际操作能力,拥有行业要求的实践技能。
学习对象
1. 对新一代信息技术和人工智能感兴趣的学生。
2. 从事互联网及相关领域研究的专业人员。
3. 从事人工智能技术应用的研发人员。
4. 想深入了解人工智能的企业高层管理人员等。
课程内容
1. 人工智能的基本概念和理论知识。
2. 机器学习算法的原理和应用。
3. 深度学习技术及其应用。
4. 语音识别、自然语言处理等技术的实现。
5. 人工智能在不同领域的应用案例分析。
6. 课程结束时还将组织学生进行课程综合实践项目。
学习时长
该课程为期3个月,每周2次课,每次课程为2小时。
收费范围
收费为3000-5000元不等,收费标准依据学习时长和课程内容的详细情况而定。
学习收获
学生能够从中掌握人工智能领域的核心技术和应用技能,建立系统而完备的知识体系,掌握切实可行的创新精神和方法;增进团队协作能力,以在人工智能领域做出更大的贡献。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。您可以联系在线客服,预约免费体验课程,了解更多关于该课程的详细信息。欢迎广大学子、企业职员积极参加。
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