课程简介

以 AI 资深研发工程师的 AI 技术、技能、应用为 3 大核心点：让学员学透 Python 运用等基础技术栈；在机器学习、深度学习的各类 AI 模型（ CNN 、 RNN 、 GAN） 及专项训练中，掌握 AI 算法原理，将算法转为应用；对标 AI 大厂真实业务，实践知识图谱、聊天机器人、大数据预测、内容智能分类等 5 大项目

课程目录

• 奈学-AI资深开发工程师（完结）/
• 01-第一节—Python数据分析编程：01-Python语言介绍
• 02-第一节—Python数据分析编程：02-Python安装及配置
• 03-第一节—Python数据分析编程：03-Anaconda环境安装
• 04-第一节—Python数据分析编程：04-启动jupyter notebook
• 05-第一节—Python数据分析编程：05-变量与命名规则
• 06-第一节—Python数据分析编程：06-变量的销毁
• 07-第一节—Python数据分析编程：07-数值与字符串
• 08-第一节—Python数据分析编程：08-类型转换
• 09-第一节—Python数据分析编程：09-使用算术运算符操作字符串
• 10-第一节—Python数据分析编程：10-比较运算符
• 11-第一节—Python数据分析编程：11-条件判断
• 12-第一节—Python数据分析编程：12-嵌套循环
• 13-第一节—Python数据分析编程：13-break和continue
• 14-第一节—Python数据分析编程：14-智能密码锁程序
• 15-第一节—Python数据分析编程：15-格式化运算符
• 16-第一节—Python数据分析编程：16-字符串的下标和切片
• 17-第一节—Python数据分析编程：17-字符串函数
• 18-第二节- numpy科学计算库：01-数组创建
• 19-第二节- numpy科学计算库：02-文件IO操作
• 20-第二节- numpy科学计算库：03-数组运算
• 21-第二节- numpy科学计算库：04-复制和视图
• 22-第二节- numpy科学计算库：05-索引、切片和迭代
• 23-第二节- numpy科学计算库：06.-形状操作
• 24-第二节- numpy科学计算库：07-广播机制
• 25-第二节- numpy科学计算库：08-通用函数
• 26-第二节- numpy科学计算库：09-线性代数
• 27-第三节 - Pandas数据分析库：01-pandas数据分析库介绍
• 28-第三节 - Pandas数据分析库：2-pandas数据结构
• 29-第三节 - Pandas数据分析库：03-CSV和Excel操作
• 30-第三节 - Pandas数据分析库：04-标签选择和标签选择
• 33-第三节 - Pandas数据分析库：07-数据清洗
• 34-第四节- Matplotlib数据可视化：01.-绘图知识
• 35-第四节- Matplotlib数据可视化：02-多图布局
• 36-第四节- Matplotlib数据可视化：03-不均匀分布
• 37-第四节- Matplotlib数据可视化：04-文本、注释、箭头
• 38-第四节- Matplotlib数据可视化：05-堆叠柱状图
• 39-第四节- Matplotlib数据可视化：06-极坐标柱状图
• 40-第四节- Matplotlib数据可视化：07-直方图和散点图绘制
• 41-第四节- Matplotlib数据可视化：08-面积图
• 42-《P6AI资深研发工程师1期》开营典礼
• 43-《P6AI资深研发工程师1期》02-线性回归
• 44-《P6AI资深研发工程师1期》03-KNN
• 45-《P6AI资深研发工程师1期》04-逻辑回归
• 46-《P6AI资深研发工程师1期》05-决策树
• 47-《P6AI资深研发工程师1期》06-SVM