从基础到实战掌握AI核心能力
当前人工智能技术正在重构产业形态，掌握AI开发技能将为职业发展带来显著优势。在佛山地区，91教育建立的系统化人工智能培训项目，通过八个进阶模块帮助学员构建完整的知识架构。
课程安排由企业技术主管直接参与设计，重点解决实际操作中的技术难点。采用小班授课模式确保教师能够关注每位学员的掌握程度，在面对面教学过程中及时调整训练方案。
进阶式课程体系设计
编程基础构建阶段
掌握Linux基础命令环境是程序员的基本素养，本阶段同时解决Python语法结构与控制逻辑的理解应用。重点训练数据处理能力，通过列表推导、字典操作等技巧高效处理序列数据。
面向对象编程能力
进阶部分深入解析面向对象编程范式，实现代码可复用性与可维护性。特别设计文件操作与并发编程实验项目，解决数据处理流程中的效率瓶颈问题。
数据库系统应用
从传统SQL数据库到NoSQL解决方案，涵盖MySQL基础操作与MongoDB文档存储。重点演练Redis在缓存加速、会话管理场景中的应用策略。
前端界面开发技术
构建数据可视化基础能力，包括HTML5页面结构规划、CSS3样式控制方法及JavaScript动态交互设计。配合jQuery框架实现高效DOM操作与Ajax通信。
人工智能专项训练模块
爬虫数据采集技术
利用Requests库实现网站数据自动化采集，通过Urllib处理特殊编码场景。重点讲解动态页面渲染数据抓取方案，使用Scrapy框架建立分布式抓取系统。
数据科学分析基础
建立数学建模思维框架，掌握数据清洗预处理核心方法。通过NumPy矩阵运算与Pandas数据分析工具处理结构化数据集，为机器学习做准备。
机器学习算法应用
分类任务实现图像识别系统，聚类分析处理用户分群场景，回归预测解决销量预估问题。结合Scikit-learn库完成特征工程到模型调优全流程。
深度学习项目实战
掌握神经网络基础结构与TensorFlow框架，完成计算机视觉与自然语言处理项目。重点突破卷积神经网络架构设计，实现目标检测系统。
教学模式与成效保障
- ▶ 理论结合实操：每周安排编码练习与项目调试，确保知识即时转化
- ▶ 个性化进度跟踪：教师根据学员基础制定学习路径，突破技术瓶颈
- ▶ 行业案例解析：拆解智能推荐、工业质检等应用场景的实现方案
课程目标人群包括：希望转型人工智能领域的开发者、需要补充AI技术知识的产品经理、寻求技术升级的企业项目组成员等。教学团队由具备实战经验的人工智能工程师组成，确保传递的知识与技术方案符合当前行业实施标准。
