AI。如果您想了解AI班的相關信息，需要詳細的了解AI人工智能培訓班課程以及學習之后就業崗位及薪資情況，下面介紹一下參加AI人工智能培訓班的課程，項目，就業等情況。

AI人工智能培訓班課程介紹

AI人工智能培訓班第一階段Python核心語言

【核心能力】熟練掌握Python語法、熟練掌握OOP設計思想、熟悉Python標準庫

 Python核心：計算機核心架構、Python程序構成及運行原理、數據與數據操作、核心數據類型、數據類型轉換、運算符、流程控制語句、列表與元組、字典、函數

 面向對象程序設計：對象和類、內存分配、實例成員、類成員、跨類調用、MVC架構模式、封裝、單繼承、多繼承、多態、重寫、重載、設計原則

 Python高級：模塊與包、導入、常用模塊、異常處理、迭代器、生成器、lambda表達式、高階函數、閉包函數、裝飾器、IO、文件讀寫

就業崗位：自動化測試工程師、自動化運維工程師、辦公自動化工程師、少兒編程講師

薪資范圍：8~12K

【階段項目一】數瞰商智運營系統

【階段項目二】達達聊天機器人

AI人工智能培訓班第二階段數據科學與商業智能

【核心能力】數據處理能力、數據分析能力、數據可視化能力、數據分析思維、商業運營思維

 商業智能數據中樞(+Hive)：數據庫基礎及高級：數據庫/數據表增刪查改、高級查詢、窗口函數、自定義函數、存儲過程

 綜合案例企業實戰項目：教育機構數據查詢、企業員工數據查詢、依據業務規則的用戶分層與業務應用、日周月報寬表制作與指標計算、基于提高在線教育完課率的用戶成長策略

AI大模型-專題一：傳統SQL查詢vs智能增強查詢、高效SQL語句編寫

數據科學思維與工具：BI工具安裝及基本操作：PowerBI介紹、數據清洗、數據建模、數據可視化

PowerBI可視化實踐：企業駕駛艙、門店經營分析、產品分析、用戶分析看板搭建

數據分析概述：職責與技能要求、思維與指標體系、DeepSeek在Office的部署

 Excle數據分析與可視化基礎：Excel基本操作、數據處理方法、基于函數的數據提取與表關聯、圖表的基礎應用與高級應用

 數據分析常用方法：描述性統計、分組分析、矩陣分析、漏斗分析、RFM模型、帕累托分析、綜合評價分析、預測分析

【階段項目一】基于提高在線教育完課率的用戶成長策略

【階段項目二】依據業務規則的用戶分層與業務應用

【階段項目三】日周月報寬表制作與指標計算

【階段項目四】基于數據庫的電商銷售管理系統

【階段項目五】職業教育學科調整決策輔助

【階段項目六】品牌連鎖店智能分析系統

【階段項目七】DeepSeek競品分析與年度分析報告

就業崗位：數據分析專員、數據分析師、商業智能工程師、行業數據分析師

薪資范圍：10~15K

AI人工智能培訓班第三階段機器學習與數據挖掘

【核心能力】機器學習知識體系、AI算法能力、數據挖掘能力

科學計算庫：Numpy基本知識：創建Ndarray數組、數組屬性、數組操作、統計函數、算數函數

Pandas基礎知識：創建Series、DataFrame、增刪查改操作、Pandas獲取數據

Matplotlib及Pandas可視化：Matplotlib基礎繪圖、Pandas數據可視化

描述性分析及分組分析：描述性統計分析、探索性分析、數據透視表、交叉表

數據預處理：合并數據、清洗數據、標準化數據、正則、二手房源數據預處理

Pandas項目實戰

【醫療行業項目實戰】朝陽醫院指標搭建及銷售數據匯總

【電商行業項目實戰】優衣庫銷售數據分析、4P分析法、目標額度分配

【金融行業項目實戰】銀行業電話營銷活動分析

【通信行業項目實戰】通訊公司客戶響應速度提升項目

【零售行業項目實戰】新零售超市經營分析、SWOT競品分析、活動分析

【互聯網行業項目實戰】滴滴出行運營數據指標異常情況分析

【電商行業項目實戰】淘寶百萬級用戶行為分析、跨境電商年度復盤分析

AI數學基礎

【統計學基礎】概率分布、中心極限定理、參數估計、假設檢驗、ABTest

【AI數學】線性代數包含微積分向量、矩陣計算等，微積分包含梯度、求導、偏導數等

機器學習及數據挖掘

【機器學習概述】機器學習的定義、分類、應用場景

 【回歸問題及案例】線性回歸、線性模型訓練方法、多項式式回歸、欠擬合過擬合、Lasso回歸與嶺回歸、決策樹的定義、決策樹回歸CART算法

【分類問題及案例】邏輯回歸定義及實操、支持向量機(SVM)原理、核函數、貝葉斯定理、樸素貝葉斯分類器、決策樹分類概述、信息熵、信息增益、ID3算法、C4.5算法、人力資源數據分析與挖掘案例、信用貸貸前審批項目

 【集成算法】Boosting/Bagging/Stacking、AdaBoost、GBDT、XGBoost、隨機森林

 【聚類問題及案例】距離算法、聚類模型劃分、經典聚類算法(k-means、DBSCAN)、航空公司客戶價值分析

【時間序列模型】ARMA/ARIMA

【模型評估與優化】分類、回歸、聚類模型評價方法、超參數調優方法

【階段項目一】朝陽醫院指標搭建及銷售數據匯總

【階段項目二】服裝零售銷售數據分析

【階段項目三】銀行業電話營銷活動分析

【階段項目四】通訊公司客戶響應速度提升項目

【階段項目五】新零售超市經營分析

【階段項目六】互聯網出行運營數據指標異常情況分析

【階段項目七】淘寶百萬級用戶行為分析、跨境電商年度復盤分析

【階段項目八】航空公司客戶價值分析

【階段項目九】信用貸貸前審批項目、風控模型

就業崗位：數據處理工程師、數據運維工程師、機器學習工程師、數據挖掘工程師、數據專家

薪資范圍：12~25K

AI人工智能培訓班第四階段深度學習

 【核心能力】深度學習算法能力、圖像算法能力、自然語言處理算法能力、AI架構/方案設計能力、AI產品設計能力

深度學習基礎

 【深度學習基本理論】深度學習概述(定義、優缺點、與機器學習對比、課程內容與特點)、神經網絡、激活函數、損失函數(均方差、交叉熵)、梯度下降、反向傳播算法

 【卷積神經網絡】卷積函數、卷積運算、CNN、經典CNN模型介紹(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet)

【循環神經網絡】經典時間序列模型(RNN、LSTM)

【Transformer】注意力/自注意力機制、多頭注意力機制、Transformer

計算機視覺(CV)

 【計算機圖像基本理論】成像原理(采樣率/分辨率)、灰度級與灰度圖、色彩空間(RGB/HSV)；圖像形態變換(仿射/透視變換、腐蝕/膨脹)；圖像色彩處理(灰度化/二值化、直方圖均衡化)；圖像梯度與濾波(邊緣檢測、模糊/銳化)

 【OpenCV圖像預處理技術】OpenCV簡介與安裝、圖像色彩操作與變換、圖像形態操作與變換、圖像梯度

【綜合案例】圖像校正、鍍盤區域瑕疵檢測

 【PyTorch】概述、體系結構、基本概念、張量操作、模型定義；模型保存與加載、數據讀取、文件隊列、樣本批處理

【綜合案例】搭建CNN網絡

【PaddlePaddle基礎】PaddlePaddle概述、體系結構、基本概念、數據讀取器

【PaddlePaddleCV】圖像分類問題概述、分類粒度、發展歷程、應用、常用數據集

【綜合案例】使用CNN實現彩色圖像分類、樣本優化、參數優化、模型優化

 【目標檢測基本理論與原理】目標檢測的定義、核心問題、算法分類、應用；模型結構概述、輸入、骨干網、特征融合、輸出、多尺度檢測、非極大值抑制

【圖像標注工具】常用數據集、LabelImg工具安裝、使用、目標檢測數據格式

 【TowSatege檢測】兩階段檢測原理、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

【OneStage檢測】一階段檢測原理、YOLO1/2/3/4/5/8/10/11、SSD

【YOLO3模型實現】darknet-53網絡模型、損失函數、訓練、測試

 【YOLOv8/YOLO11模型實現】通過ultralytics框架實現數據準備、模型訓練、模型評估、模型推理、輸出模型

 【圖像分割原理及經典模型】圖像分割概述、應用、圖像分割基本原理、全卷積網絡(FCN)、圖像分割數據集介紹、標注工具；UNet模型、Mask-RCNN、DeepLab系列、TransUNet

 【OCR基本理論】OCR定義、一般步驟、與目標檢測的區別、難點、評估指標、應用、CTPN、SegLink、DBNet、CRNN+CTC

【OCR模型優化】數據優化、模型優化、參數優化、集成學習、外部環境改善

自然語言處理基礎(NLP)

【NLP概述及基本概念】NLP簡介、定義、主要任務、發展歷程、困難與挑戰、NLP知識體系

【NLP傳統處理技術】分詞、詞性標注、命名實體識別(NER)、關鍵詞提取

【綜合案例】垃圾郵件識別

【文本表示】獨熱表示(One-hot)、詞袋模型、TF-IDF、共現矩陣、詞嵌入

 【語言模型】定義、N-Gram、神經網絡語言模型(NNLM)、Word2Vec、Skip-gram、CBOW

【綜合案例】利用Word2Vec訓練詞向量

 【循環神經網絡-RNN】基本概念、發展歷史、RNN基本框架、RNN典型應用、時間反向傳播算法(BPTT)、LSTM、GRU

 【注意力與Transformer】Seq2Seq模型、注意力(Attension)、Transformer、模型預訓練與微調、BERT模型

【大模型算法與原理】GPT1/GPT2/GPT3、InstructGPT、ChatGPT

【階段項目一】工業視覺檢測

【階段項目二】基于YOLOv11的視頻實時檢測系統

【階段項目三】OCR票據識別

【階段項目四】自動駕駛場景圖像分割

【階段項目五】醫學影像分析

【階段項目六】基于Transformer的翻譯系統

【階段項目七】基于預訓練模型的關鍵信息提取系統

就業崗位：人工智能工程師、深度學習工程師、圖像算法工程師、自然語言處理工程師

薪資范圍：15~30K

AI人工智能培訓班第五階段AIGC與大模型

【核心能力】AIGC開發能力、大模型開發能力、大模型微調能力、對話系統構建能力、智能體構建能力

AIGC與大模型

 【大模型開發生態介紹】大模型開發背景、大模型改進方向、主流大模型對比、LLM應用三個層級、Langchain六大模塊介紹(I/O、Retrieval、chain、agent、memory、callback)

 【DeepSeek大模型開發】DeepSeek開放平臺介紹、安裝SDK、創建應用、密鑰管理、調用LLM

 【Prompt工程】Prompt工程介紹、Prompt調優、Few-Shot、One-Shot、LLM溫度調節、思維鏈、進階技巧(自洽性，思維樹，提示詞注入，入場攔截與出場攔截)

【Rag技術】檢索增強生成介紹、向量數據庫ChromaDB

【千帆平臺】簡介介紹、知識庫搭建、完成推理、進階技巧(文本分割的顆粒度、Rag改進)

【Agent】Agent介紹、coze平臺介紹、搭建低代碼代理

 【Fine-tuning】LLM微調發展歷程、有監督微調和指令微調、輕量化微調(Lora、AdaLora、QLora)

【大模型項目實戰】基于LLM的對話系統

【階段項目一】基于大模型的對話系統

就業崗位：AIGC工程師、大模型算法工程師、大模型開發工程師、大模型全棧工程師、多模態算法工程師

薪資范圍：12~40K

AI人工智能培訓班培優階段-Python全棧開發

【核心能力】后端開發能力、軟件架構設計能力、AI模型部署能力、AI應用開發能力

Linux

 【Linux簡介】Linux操作系統、Linux發展史、Linux發行版、文件系統、絕對路徑和相對路徑

 【Linux系統管理】lscdmvcprmmkdirtouchechocattarchmodsudofindgreptreevi編輯器pip工apt工具ssh工具

后端

 網絡基本概念、UDP通信、三次握手和四次揮手、TCP套接字、TCP處理細節、TCP協議、HTTP協議、多任務編程概念、multiprocessing創建進程、threading線程模塊、線程的同步互斥、GIL問題、進程線程網絡并發模型，ftp文件服務器、Django安裝、路由、URL配置、視圖處理、Http請求和響應、Content-Type類型、MVC與MTV設計模式、模板的加載、模板的傳參、模板變量、if標簽、for標簽、靜態文件、Django應用、分布式路由、模型、ORM、創建和使用模型、配置數據庫、模型類、數據字段和字段選項、DjangoShell、通過模型增加、查詢、修改、刪除數據、F對象Q對象原生數據庫操作、SQL注入、Admin后臺管理、一對一映射查詢、一對多映射查詢、多對多映射查詢、Cookie和Session、后端緩存、中間件Middleware、電子郵件發送、項目部署、WSGI配置、Nginx反向代理、靜態文件收集

Docker

 【Docker基礎】Docker簡介、虛擬化、Docker安裝與配置、Docker鏡像、Docker容器

【Docker進階】Docker容器編排、Docker網絡、Docker部署AI模型

【階段項目一】基于大模型的知識管理系統

就業崗位：工程師、Python后端開發工程師、Python全棧開發工程師

薪資范圍：10~30K

 以上是AI人工智能培訓班課程介紹，關于AI人工智能培訓班課程以及項目介紹，每個階段AI人工智能學習之后可以從事的崗位以及就業薪資情況。如果你也對AI人工智能培訓班感興趣可以咨詢右側客服小姐姐進行咨詢還可以獲得免費試聽課程。