人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

Python老司機(jī)帶你提升人工智能生態(tài)戰(zhàn)斗力

①全流程的工業(yè)化敏捷開(kāi)發(fā) ②基于Python的全棧開(kāi)發(fā) ③Spark機(jī)器學(xué)習(xí),TensorFlow深度學(xué)習(xí)

感受人工智能應(yīng)用 智能科技 無(wú)處不在

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1門(mén)語(yǔ)言搞定6大主流IT需求！

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Web應(yīng)用開(kāi)發(fā)

服務(wù)器端編程，具有豐富的Web開(kāi)發(fā)框架，如Django和TurboGears，快速完成一個(gè)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)和Web服務(wù)。典型如國(guó)內(nèi)的豆瓣、果殼網(wǎng)等；國(guó)外的Google、Dropbox等。

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系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維

在運(yùn)維的工作中，有大量重復(fù)性工作的地方，并需要做管理系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、發(fā)布系統(tǒng)等，將工作自動(dòng)化起來(lái)，提高工作效率，這樣的場(chǎng)景Python是一門(mén)非常合適的語(yǔ)言。

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科學(xué)與數(shù)字計(jì)算

Python被廣泛的運(yùn)用于科學(xué)和數(shù)字計(jì)算中，例如生物信息學(xué)、物理、建筑、地理信息系統(tǒng)、圖像可視化分析、生命科學(xué)等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。

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圖形界面開(kāi)發(fā)

Python可編寫(xiě)桌面圖形用戶(hù)界面，還可以擴(kuò)展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。

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網(wǎng)絡(luò)編程

除了網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)的支持，Python還提供了對(duì)底層網(wǎng)絡(luò)的支持，有易于使用的Socket接口和一個(gè)異步的網(wǎng)絡(luò)編程框架Twisted Python。

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3D游戲開(kāi)發(fā)

Python有很好的3D渲染庫(kù)和游戲開(kāi)發(fā)框架，有很多使用Python開(kāi)發(fā)的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame等和一個(gè)PyWeek的比賽。

人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀處于成長(zhǎng)期； 國(guó)家發(fā)布相關(guān)政策促進(jìn)人工智能的發(fā)展； 一些省份也比較重視人工智能的發(fā)展，并提出了相應(yīng)的規(guī)劃； 人工智能的人才市場(chǎng)處于空缺，嚴(yán)重的供不應(yīng)求。 所以，趁早搭上人工智能的快車(chē)，未來(lái)無(wú)限可能。

Python全棧+人工智能 五個(gè)授課階段 水平一見(jiàn)高下

階段CLIP SYNTHESIS

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第二階段CLIP SYNTHESIS

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第三階段CLIP SYNTHESIS

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第四階段CLIP SYNTHESIS

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第五階段CLIP SYNTHESIS

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Python概述 語(yǔ)法基礎(chǔ) 函 數(shù) 面向?qū)ο缶幊?OOP) Python簡(jiǎn)史 Python應(yīng)用場(chǎng)景 Python當(dāng)前發(fā)展 變量類(lèi)型 分支語(yǔ)句 循環(huán)語(yǔ)句 函數(shù)初步 細(xì)說(shuō)參數(shù) 變量作用域 遞歸調(diào)用 OOP基礎(chǔ) 公有私有問(wèn)題 繼承 組合& Mixin 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)初步 異常處理 擴(kuò)展課程 項(xiàng)目案例 列表(list) 元組(tuple) 字典(dict) 集合(set) 異常概述 try/except Finally Raise with Linux系統(tǒng)運(yùn)維 Python圖形界面(GUI)開(kāi)發(fā) (qt或者tkinter任選) 項(xiàng)目案例1: 計(jì)算器 項(xiàng)目案例2: 隨機(jī)抽獎(jiǎng) 項(xiàng)目案例3: 壓縮軟件 項(xiàng)目案例4: 猜數(shù)字 Python模塊 調(diào)試技術(shù) 魔法函數(shù) 多線程 模塊基本使用 搜索路徑問(wèn)題 DIY自己的模塊 調(diào)試技術(shù)簡(jiǎn)介 Pdb調(diào)試 Pycharm中的調(diào)試 魔法函數(shù)概述 構(gòu)造類(lèi)魔法函數(shù) 運(yùn)算類(lèi)魔法函數(shù) 多線程/進(jìn)程簡(jiǎn)介 Python的多線程 Net編程 序列化 其他常用模塊 擴(kuò)展課程 Socket編程 Urllib庫(kù) Requests庫(kù) Mail處理 文件(file)處理 XML編程 Pickle模塊 commands sys 模塊 os模塊 time random Pygame 公眾號(hào)開(kāi)發(fā)-API使用 Shelve模塊 JSON格式 多線程-協(xié)程，gevent 項(xiàng)目案例 項(xiàng)目案例1：飛機(jī)大戰(zhàn)(OOP,GUI) 項(xiàng)目案例2： WebServer模擬(HTTP協(xié)議) 項(xiàng)目案例3： 多線程下載器(多線程, Net) 項(xiàng)目案例4： 自動(dòng)郵件發(fā)送軟件(Net編程) 項(xiàng)目案例5： 聊天室(Net編程) 項(xiàng)目案例6： 虛擬幣套利工具(API的使用) 核心算法 數(shù)據(jù)庫(kù) 前端技術(shù) 擴(kuò)展課程 代碼規(guī)范 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 設(shè)計(jì)模式 版本控制 數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介 Mysql MongoDB Redis HTML+CSS Javascript Ajax jQuery Memcached Bootstrap 其他常見(jiàn)設(shè)計(jì)模式 項(xiàng)目案例 項(xiàng)目案例1： 商城界面模擬 Django Tornado 擴(kuò)展課程 項(xiàng)目案例 Django的路由模塊 Django中的View ORM在django中的應(yīng)用 模板系統(tǒng)介紹 Django常用安全控制 Tornado的路由 Tornado使用的模板系統(tǒng) Views模塊 Tornado對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的支持 Tornado的異步處理 Flask框架 RESTful開(kāi)發(fā) Celery使用 項(xiàng)目案例1：在線商城 項(xiàng)目案例2：開(kāi)源在線服務(wù)系統(tǒng) 項(xiàng)目案例3：Tornado Web后臺(tái)處理 爬 蟲(chóng) 大數(shù)據(jù) 人工智能(AI) 擴(kuò)展課程 爬蟲(chóng)原理 Urllib爬取技術(shù) Requests爬取技術(shù) Scrapy框架 數(shù)據(jù)科學(xué)簡(jiǎn)介 數(shù)據(jù)操作工具使用 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)工具使用 基本數(shù)據(jù)分析算法 人工智能簡(jiǎn)介 Tensoflow使用 AI算法 Caffe (視學(xué)生接受能力而定) 項(xiàng)目案例 項(xiàng)目案例1：知識(shí)圖譜繪制(某創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目) 項(xiàng)目案例2：跨境電商BI數(shù)據(jù)分析 項(xiàng)目案例3：手寫(xiě)筆跡識(shí)別 項(xiàng)目案例4：元器件識(shí)別系統(tǒng) 項(xiàng)目案例5：爬蟲(chóng)爬取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

傾囊相授！十年以上資歷技術(shù)總監(jiān)攜干貨閃亮開(kāi)講

陳玉龍

大并發(fā)、高負(fù)載應(yīng)用技術(shù)專(zhuān)家。國(guó)內(nèi)年輕女性社區(qū)粉粉日記團(tuán)隊(duì)技術(shù)總監(jiān)，千萬(wàn)級(jí)用戶(hù)項(xiàng)目架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)。98年開(kāi)始接觸程序設(shè)計(jì)，2000-2003年間分別獲得奧林匹克程序設(shè)計(jì)競(jìng)賽省級(jí)一等獎(jiǎng)，全國(guó)信息技術(shù)大賽一等獎(jiǎng)。

許東峰

德國(guó)奧格斯堡大學(xué)理論物理專(zhuān)業(yè)碩士畢業(yè)。參與過(guò)包括德國(guó)著名Max-Planck研究院光子與材料能量交換模型的計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)，國(guó)內(nèi)某軍工項(xiàng)目紅外信號(hào)分析項(xiàng)目，電商用戶(hù)購(gòu)物習(xí)慣數(shù)據(jù)建模等大型項(xiàng)目，歷任Max-Planck研究所博士研究生。

叢浩

12年IT行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，6年IT培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，工作涉及軟硬件多個(gè)領(lǐng)域，擅長(zhǎng)Python Web，Python爬蟲(chóng)，大數(shù)據(jù)處理，在Web和前端領(lǐng)域也有很深的造旨，精通C，PHP，JavaScript等和各種語(yǔ)言，mysql等各種關(guān)系型非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

郝龍

畢業(yè)于哈爾濱工程大學(xué)計(jì)算機(jī)系。精通C語(yǔ)言，python等技術(shù)。歷任東北林業(yè)大學(xué)IT實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，阿里巴巴第三方合伙人，北京金大虎公司python數(shù)據(jù)工程師等職位。授課風(fēng)格幽默，技術(shù)嫻熟精湛，是深受學(xué)生喜愛(ài)的年輕講師代表。

億元級(jí)IT教育企業(yè) 跟對(duì)大哥放肆贏

教學(xué)靠譜 icon

講師、項(xiàng)目經(jīng)理均為專(zhuān)職，培養(yǎng)體系嚴(yán)謹(jǐn)、實(shí) 用；講師，學(xué)員打分體系，講師好不好你 說(shuō)了算！

變態(tài)嚴(yán)管 icon

變態(tài)嚴(yán)管，讓你破繭成蝶?！白儜B(tài)”的學(xué)習(xí)訓(xùn) 練，因?yàn)閻?ài)你，所以嚴(yán)厲，我們要培養(yǎng)的是IT 特種兵。

職業(yè)素養(yǎng)課 icon

授之以魚(yú)更授之以漁。兄弟連創(chuàng)始人李超老師， 也會(huì)親自授課，分享自己三十幾年的人生經(jīng)歷 和經(jīng)驗(yàn)。

全程指導(dǎo) icon

課上采用案例式教學(xué)，通俗易懂，課下項(xiàng)目經(jīng)理 一對(duì)一輔導(dǎo)強(qiáng)化訓(xùn)練，學(xué)與練交叉進(jìn)行強(qiáng)化記憶， 你要做的就是認(rèn)真聽(tīng)，勤于問(wèn)，樂(lè)于練。

24小時(shí)開(kāi)放機(jī)房 icon

兄弟連一直堅(jiān)持人手一機(jī)，學(xué)員可以隨時(shí)在教 室學(xué)習(xí)，無(wú)論晚上11點(diǎn)還是凌晨4點(diǎn)，你都將 看到為自己的理想而埋頭苦學(xué)的兄弟姐妹。

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學(xué)不會(huì)，免費(fèi)重修；找工作，免費(fèi) 力薦。畢業(yè)后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)python開(kāi)發(fā)工程師的圈 子里到處是你的人脈，讓你在職場(chǎng)更加如虎添翼。

石家莊兄弟連學(xué)習(xí)氛圍濃厚 人性化服務(wù)助你一站成才

不為學(xué)習(xí)找借口，4款班型全搞定！

零基礎(chǔ)周末班

課程設(shè)置與脫產(chǎn)班相同 學(xué)習(xí)工作兩不誤 適合需要周末上課的人群

全日制脫產(chǎn)就業(yè)班

面向零基礎(chǔ)小白 5個(gè)月完成Python 開(kāi)發(fā)課程

精英提高班

面向掌握一定Python技術(shù) 但需提升職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的 在職人群

在線精品課程

同步線下面授課程 純干貨技術(shù)課堂 隨到隨學(xué)

相關(guān)資訊：

從上世紀(jì)八十年代開(kāi)始興起，許多初創(chuàng)公司、政府、以及大型企業(yè)都開(kāi)始部署人工智能系統(tǒng)，來(lái)處理過(guò)去由人類(lèi)專(zhuān)家執(zhí)行的任務(wù)。相比于傳統(tǒng)的編程語(yǔ)言，這些系統(tǒng)大多基于行為規(guī)則，然后形成“記憶”，人工智能系統(tǒng)可以處理更多計(jì)算密集型任務(wù)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)，規(guī)劃和調(diào)度，以及自然語(yǔ)言處理等。在如今這個(gè)大數(shù)據(jù)世代，很多人相信人工智能已經(jīng)徹底顛覆了科技行業(yè)，雷鋒網(wǎng)此前也做過(guò)不少相關(guān)的研究及報(bào)道。

不過(guò)，在人工智能發(fā)展的過(guò)程中，它的核心要素并沒(méi)有發(fā)生太大變化。舉個(gè)例子，NASA 在上世紀(jì)八十年代末到九十年代推出的航天飛機(jī)（Space Shuttle）計(jì)劃，結(jié)果整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈都成功實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化，包括無(wú)人駕駛探測(cè)器、太空望遠(yuǎn)鏡、空間站、以及行星探測(cè)器等。甚至有些技術(shù)也應(yīng)用在了 ERP 行業(yè)和電商、客戶(hù)關(guān)系管理和廣告市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用領(lǐng)域里。最近幾年，還在其他很多行業(yè)內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用，包括：

生命科學(xué)：人工智能可以學(xué)習(xí)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，然后為患者匹配最合適的治療藥物，或是尋找最理想的醫(yī)生。

網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)：人工智能可以預(yù)測(cè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的潛在危險(xiǎn)（至少能告訴企業(yè)該在什么地方買(mǎi)保險(xiǎn)）。

物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)：基于 RFID 標(biāo)簽，人工智能可以對(duì)資產(chǎn)位置變化做出反應(yīng)，而且還能預(yù)測(cè)、分析某些特定場(chǎng)景，防止犯罪。

以上幾個(gè)領(lǐng)域，雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))也有不少相關(guān)的文章詳細(xì)描述了人工智能在這些領(lǐng)域所起的作用。此外，許多人們?nèi)粘＝换ィ叶炷茉數(shù)南到y(tǒng)也采用了人工智能技術(shù)，比如蘋(píng)果的 Siri 和亞馬遜的 Alexa 可以收聽(tīng)我們的語(yǔ)音指令，亞馬遜網(wǎng)站可以智能推薦商品，Netflix 可以按照用戶(hù)喜好推送節(jié)目，自動(dòng)泊車(chē)和無(wú)人駕駛系統(tǒng)，能夠下國(guó)際象棋和圍棋計(jì)算機(jī)，等等。

人工智能的用例其實(shí)還有很多，事實(shí)上，在人工智能發(fā)展的近四十年時(shí)間里，一直有五大核心要素在支撐整個(gè)行業(yè)，連接各個(gè)技術(shù)節(jié)點(diǎn)。人工智能應(yīng)用程序吸收海量數(shù)據(jù)，對(duì)周?chē)h(huán)境做出反應(yīng)，通過(guò)學(xué)習(xí)提升適應(yīng)度、實(shí)現(xiàn)更好的表現(xiàn)，同步服務(wù)系統(tǒng)和用戶(hù)。

基于數(shù)據(jù)強(qiáng)化的人工智能系統(tǒng)需要和海量數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，他們通常會(huì)高速獲取數(shù)十億量級(jí)的信息記錄。對(duì)于人工智能系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)吸收數(shù)據(jù)是它們必備的技能之一，此外還需要獲取不間斷的流媒體數(shù)據(jù)（絕大多數(shù)都是小數(shù)據(jù)模塊，比如物聯(lián)網(wǎng)傳感器評(píng)估）和批量數(shù)據(jù)（一些大數(shù)據(jù)模塊，比如系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)表）。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自適應(yīng)的應(yīng)用程序可以進(jìn)行自我優(yōu)化。隨著時(shí)間的推移，他們會(huì)分析工作處理的結(jié)果，然后學(xué)習(xí)如何做的更好。機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程需要數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行模型選擇，這涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法選擇、以及參數(shù)調(diào)整。開(kāi)發(fā)人員之后會(huì)把機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到應(yīng)用程序內(nèi)部，再導(dǎo)入新數(shù)據(jù)，該模型會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)，在按照分類(lèi)分析處理行為。最后，這些部署了機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序會(huì)“回顧”自己的處理結(jié)果，再利用這些結(jié)果數(shù)據(jù)重新進(jìn)行訓(xùn)練。

現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)周?chē)h(huán)境情況，實(shí)時(shí)做出變化反應(yīng)。傳統(tǒng)應(yīng)用程序更多的是基于批處理模式——你安排應(yīng)用程序執(zhí)行任務(wù)，它們運(yùn)行，然后存儲(chǔ)處理結(jié)果，最后關(guān)閉程序。而人工智能應(yīng)用程序則會(huì)不斷監(jiān)測(cè)他們的輸入（通常來(lái)自于各種流媒體數(shù)據(jù)平臺(tái)），然后根據(jù)實(shí)際情況執(zhí)行操作，人工智能程序會(huì)自動(dòng)調(diào)用程序、規(guī)則和行為，然后自己做出決策。簡(jiǎn)單的說(shuō)，人工智能系統(tǒng)會(huì)一直處于運(yùn)轉(zhuǎn)之中，然后根據(jù)不同的輸入做出反應(yīng)。

許多人工智能系統(tǒng)不僅僅具備反應(yīng)性，他們可以規(guī)劃未來(lái)，執(zhí)行的行動(dòng)計(jì)劃。事實(shí)上，系統(tǒng)規(guī)劃、游戲規(guī)劃、甚至是語(yǔ)言分析系統(tǒng)，都需要一個(gè)前瞻性的解決方案。這些系統(tǒng)必須要具備根據(jù)不同場(chǎng)景（情況）隨時(shí)切換輸入數(shù)據(jù)的能力。舉個(gè)例子，人工智能會(huì)及時(shí)獲取天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，并以此分析是否會(huì)延誤來(lái)自中國(guó)的海運(yùn)或航運(yùn)發(fā)貨，一旦發(fā)貨延遲，是否會(huì)對(duì)美國(guó)的制造進(jìn)度計(jì)劃產(chǎn)生影響，是否需要重新優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃。

人工智能系統(tǒng)，其實(shí)就像傳統(tǒng)應(yīng)用程序一樣，必須支持同時(shí)處理多個(gè)用戶(hù)或多個(gè)系統(tǒng)。通過(guò)在操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域里開(kāi)發(fā)分布式系統(tǒng)，人工智能系統(tǒng)需要不斷確保執(zhí)行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)的四要素原則（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、以及持久性（Durability）。

隨著軟硬件技術(shù)的提升，一方面業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量在不斷增長(zhǎng)，另一方面，系統(tǒng)性能的提升幫助處理響應(yīng)時(shí)間大幅縮短，對(duì)于現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)而言，正確的構(gòu)建系統(tǒng)可以幫助企業(yè)快速拓展技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)然，不管是個(gè)人還是企業(yè)，上述五大特征在過(guò)去四十年人工智能發(fā)展的過(guò)程中都扮演了支柱角色，也是所有人工智能系統(tǒng)必須要考慮的重點(diǎn)。