國家政策支持
加快培養聚集人工智能人才。
1.培養高水平人工智能創新人才和團隊。
2.加快高端人工智能人才引進力度。
3.建設人工智能學科。
國家戰略目標
達到人工智能競爭力主導地位。
1.2020年人工智能和應用達到世界先進水平。
2.2025年人工智能成為引導經濟轉型主要動力。
3.2030年中國要成為世界主要人工智能創新中心。
| 理論+項目實戰 | ||
| Python核心編程 |
課程內容 Python語言基礎 MySQL 項目實戰 Linux 階段考核 |
培養方向 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，函數的定義和使用，容器處理方法，字符串處理方法，日期時間處理方法等，掌握Python編程語言基礎內容;中期主要涉及OOP基礎知識，學習后應該能自己處理OOP問題，具有初步軟件工程知識并樹立模塊化編程思想; |
| 全棧開發 |
課程內容 Web編程基礎 Django框架 項目實戰 階段考核 Flask框架 Tornado框架 |
培養方向 掌握前端網站開發流程，掌握網站的基本結構，能夠使用BootStrap、Vue等當前流行的前端開發技術進行企業級前端頁面的開發；熟練掌握Flask框架的使用，熟練掌握Flask項目藍圖的使用，熟練掌握Flask-SQLAlchemy操作及維護表關系；能夠獨立完成企業商務網站項目模型設計和開發，并且獨立完成項目部署 |
| 網絡爬蟲 |
課程內容 數據爬取 分布式爬蟲框架 階段考核 Scrapy框架項目 項目實戰 |
培養方向 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數據的爬取 |
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人工智能 |
課程內容 數據分析 深度學習 階段考核 機器學習 項目實戰及考核 |
培養方向 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；掌握數據分析涉及到的相關概念，了解如何獲取數據以及特征工程，熟悉相關模塊的使用；能夠認識數據、了解數據的合并、清洗、標準化與轉換等常用操作,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 |
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就業指導 |
課程內容 就業指導 技術指導 |
培養方向 HR對學員進行面試指導；講師1對1技術指導學員項目及簡歷；講師針對學員面試過程中遇到的問題以及知識的薄弱點進行1對1技術指導;根據學員具體情況，指導學員修改簡歷、項目，多方面提供就業服務 |
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增值服務（附贈網課） |
課程內容 數據結構+算法 Go語言和區塊鏈 自動化測試和運維 |
培養方向 數據結構和算法是計算機編程的基礎，但是由于學習難度大、不能夠與實際項目很好地融合，所以學習成本較高;此內容以學習視頻的方式提供給學員，供學員在課余時間進行學習，然后由老師進行串講，幫助學生吸收學習 |
算法工程師
爬蟲開發工程師
人工智能工程師
Python開發工程師
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