人工智能零基础培训
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第五阶段 Linux自动化
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第六阶段 KaliLinux
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KaliLinux简介
KaliLinux 信息收集
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Kali Linux社会工程学
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numpy数据处理
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第八阶段 人工智能
学完并精通此阶段元(7天，授课5天，练习2天)
机器学习基础知识简介
逻辑斯蒂回归算法
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支持向量机
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第九阶段 大数据
学完并精通此阶段元(7天，授课5天，练习2天)
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第十阶段 项目实战
学完并精通此阶段元(25天，授课20天，练习5天)
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有道是名师出高徒 你的任课老师会是业内大牛吗？
刘老师 Python教学部
毕业于清华大学，清华大学校友会深度学习俱乐部部长，清华ACM战队成员；曾荣获微软编程之美大赛一等奖，精通Python,C/C ,在机器学习，深度学习，算法与数据结构上拥有极高的造诣。就职Google期间，参与Google搜索引擎开发、Google tensorflow与AlphaGo的开发，对于数据挖掘，分布式多线程爬虫，高并发大数据有丰富的实战经验。教学特点：注重思维培养，授课富有激情，擅长理论结合实际、提高学生项目开发实战的能力。
刘老师 Python教学部
7年从业经验，高级全栈工程师，清华大学联合实验室成员，原掌上联教技术负责人，精通c/c /javaScript/php/python，有超过三十个成熟项目经验，对于数据安全，数据分析有丰富的开发经验，并且拥有丰富的教学经验，授课风格幽默诙谐，通俗易懂，被学生授予“大飞哥”称号。
朱老师 Python教学部
毕业于北京大学，北京大学开源软件协会成员，精通Python、R语言，在大数据算法、统计学习等领域造诣颇深。有丰富的Python网络爬虫、web编程、Python数据挖掘、深度学习、金融数据分析等项目经验。授课风格：条理清晰、逻辑严密，又风趣幽默、寓教于乐，经过简单而有趣的案例诱导学生理解复杂的开发问题。
学Python 常见问题
Python是什么？
Python是一门面向对象的编程语言，它相对于其他语言，更加易学、易读，非常适合**开发。
为什么要选择学习Python而不是其他开发语言？
Python 具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。 作为一种通用语言，Python几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。 下面这些公司都在使用Python完成各种各样的任务，国内：豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳…； 国外：谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽… Python、云计算……软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。同样学习编程语言，当然要选择学习业内目前先进、热门、将来应用广泛、有前途和前景的编程语言。甚至有人预言， Python会成为继C 和Java之后的第三个主流编程语言。
学Python难吗？零基础，能学会Python吗？
不难，比起C语言、C#、C 和JAVA这些编程语言相对容易很多。Python非常适合用来入门。学习编程是没有学历和基础限制的，所谓的限制通常来自于用人单位。但是，不管是名企还是创业公司，他们需要的是你处理问题、解决问题的能力。除了学历你还有很多种方式证明你自己的能力，技术博客、在线作品展示等等。为了对你负责，联系我们的咨询老师做一下逻辑能力测试。跟着老师学习，我们**让你学会Python，并且打下一个坚实的基础。
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其他城市：人工智能培训多久，0基础能学会吗人工智能培训多久，0基础能学会吗IT小达人百家号人工智能的前景是一片大好，所以很多人都想要进入人工智能行业里面发展，但是很多人对于人工智能培训的详细内容却不清楚，比如人工智能培训要学多久，人工智能要学什么，零基础能学会吗等。下面我们专门针对这些问题进行介绍。首先我们回答下人工智能培训要多长时间。针对人工智能学习者的基础不同，学习时间是不一样的。零基础的学员，比如没有过任何计算机或者数学方面的基础，或者说没有过相关的工作经验的，如果想参加人工智能培训，通过系统的学习人工智能，大概需要5个月左右的时间才能够学会人工智能。有基础学员一般都是计算机基础或者是有高数背景的统计学专业，计算机专业有计算机编程基础，入学经过考核通过之后可以直接进入人工智能课程培训，学习周期会相应减少，学费也会相应减少，对于计算机基础学员来说人工智能培训周期在四个月左右；统计学专业的学员虽然具备了学习人工智能的思维逻辑，有统计学计算、公式的人工智能学习基础，但是没有编程基础，进行人工智能培训时也是需要从编程语言开始学习，但是学习会相对来说轻松一些的，针对这样的统计学专业学员培训周期在五个月左右。针对不同的人群，人工智能培训的机构开设了不同的班型，比如针对在职提升的人群，提供的周末班；而对于完全零基础的人，提供的是面授就业班，这两种班型的培训周期也不一样。一般周末班针对的有经验的人群，利用每周的周六和周日两天培训，培训的周期不是很长。而面授就业班最长需要5个月左右的时间。目前互联网的学习方式很多，有线下面对面培训的，网上远程培训的，还有直接购买人工智能视频自学等几种方式，不同的上课方式，培训周期差别也比较大，下面分别说明每个上课方式对应的培训周期是多久。线下面授培训是这几种授课方式中培训时间最长的，要5个月左右；网络远程培训的培训时间主要是利用业余时间学习，多为晚上，培训时间比较长，一般需要半年到一年的左右的时间；最后的购买视频自学的方式，学习时间则要看学习者自己的学习计划而定，一般来说学习周期比较长，有时候学习一年也不一定能够学完。就上面这三种上课方式，小编优先推荐线下培训，效果有保障，而另外两种方式的学习周期过长，主要靠自主学习，效果没有保障，很有可能最终只是浪费了钱。有没有项目实战，项目数量的多少，对于人工智能学习周期也有影响，不少人工智能培训时间短的原因之一就是没有项目实战的内容，因为如果有项目实战的环节，人工智能培训周期会比较长，而那些小机构的学费低，承担不起这么长时间的学习，但是一般靠谱的人工智能培训机构，都会有人工智能的实战项目，而且还不止一个，比如光环人工智能就在学习中包含了多个人工智能的项目内容，让学员用于更多的项目经验，在后期不管是就业还是工作中，更加的有信心。最后再简单说下零基础参加人工智能培训能不能学会这个问题针对零基础的学员，光环大数据提供了从零开始学习的脱产学习班，只要报名的学员满足条件，就能够学会人工智能。所以零基础的学员可以放心的学习人工智能。人工智能培训多久是大家在选择人工智能培训机构时的一个重要的因素，我们在上面对于人工智能学习周期进行了详细的介绍，希望能够帮到大家。想要了解更多的人工智能培训的相关知识，可以通过光环大数据网站了解。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。IT小达人百家号最近更新：简介:我之所以快乐，是因为分享作者最新文章相关文章Python培训班要学多久
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　　Python 诞生之初就被称为十分容易上手的编程语言。进入火热的AI人工智能时代后，它也逐渐成为编程界的头牌语言。更有码农圈金句：“学完
Python，可以上天”佐证其火热程度!Python培训班要学多久?　　据千锋小编了解，Python培训班学习时长都在半年内，千锋也是如此。为保证教学质量，千锋超前沿、颠覆性Python课程体系，历时一年精心策划，长达23周的Python培训课程，让你成为合格的Python工程师!　　在编程语言中， Python 长期稳居前五，它已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具，还被越来越多地公司用于网站搭建。　　招聘网站数据显示，平均每月招聘人数需求12331人，
其中10月招聘需求很多，高达20600人。随着云计算、人工智能等的发展，Python语言很近几年出现了爆发式的增长，Python语言的关注度增长了10倍。　　云计算、大数据分析、人工智能、物联网等领域Python应用无处不在。百度、阿里、腾讯、网易、新浪，搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。各公司Python人才急缺，但是掌握Python技术的人才不多，造成各个公司急缺Python开发人员。所以说未来Python的发展前景还是挺不错的。　　我们即将到来的时代“人工智能时代”机器人扫地，机器人洗碗，我想这样的时代不会太远，而Python正是这个方向首选语言。python纳入高考，可以说是国家为大力发展人工智能做准备，毕竟现在python是人工智能首选语言。　　人工智能的崛起，必然会导致某些职业会消失，同样也会诞生一些新的行业。不会编程也一样能学会python，python本身就是一门非常容易入门的语言。可能你还想知道千锋Python培训班23周的学习时间，需要学习什么内容。千锋Python课程共分为四大阶段，这些阶段都包含哪些内容?跟着小编来看看!　　第一阶段是python语言基础，学完此阶段你可以掌握python脚本、python界面编程能力;掌握数据库;掌握基本爬虫;掌握多线程多进程开发能力;能胜任基本的python开发工作，平均月薪可以达到8k.　　第二阶段是python
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专访吴恩达：离开百度5个月后 他要让百万人学会AI
　　吴恩达已经很久没有为了一件事情这么激动了。“我已经几天没有睡好觉了。”他接受PingWest品玩专访时说。
　　遍历吴恩达的过去：从斯坦福教授，到业界大型项目的主导者，到创业公司的创办人和董事，到大型科技公司的首席科学家，吴恩达将科技行业自己能从事的高级职位都做了个遍。
　　他先加入了Google，创造出首个大规模分布式深度学习系统——Google大脑，为Google以及整个业界之后更多深度学习研究和产品项目打下了坚实的基础；随后创立了大规模在线课程教育（MOOC）网站Coursera。后来，他又加入担任首席科学家，领导其美国研究院，把百度打造成人工智能基础研究和商业投产等方面领先的中国科技公司。
　　吴恩达是谁，从哪里来已经不消细说。但当他离开百度首席科学家的职位时，所有人都在关心一个问题：他要到哪里去？
　　有人认为按照套路另一家大型科技公司挖走了吴恩达，也有人猜测他会加盟学生创立的自动驾驶公司drive.ai。没人想到，他又回去做他最热爱的事情之一——“当导师”。
　　今天，由他亲自授课的深度学习课程&“Deep Learning Specialization”&正式在Coursera上线。
　　迄今最全面、系统和容易获取的深度学习在线课程
　　吴恩达从今年5月开始策划，6月便宣布自己的新项目deeplearning.ai，而在线课程“Deep Learning Specialization”是新项目的第一个产物。这门课一共5堂，学生不仅可以学到卷积神经网络、递归神经网络等深度学习的基础知识，还会在吴恩达以及他在斯坦福大学的助教的亲自执导下构建一个深度神经网络，并用它解决真实世界里的问题。
　　“我们会帮助你掌握深度学习，理解如何应用深度学习，在人工智能业界开启你的职业生涯。”吴恩达表示。
　　人工智能的在线教育，吴恩达是发起者。2012年，吴恩达创立了Coursera，将斯坦福座无虚席的CS229《机器学习》课程带到了网上。这堂课让150万人入门了机器学习——这一人工智能主要研究领域，他们中很多人都成为了人工智能业界的基础人才。
　　但吴恩达发现，人工智能学界和业界近几年飞速发展，前沿的深度学习技术层出不穷，“机器学习包含很多的方面，其中很多到现在都很重要，能够帮你对人工智能形成概览。近几年深度学习的进展更快，我想教授这些课程是更有意义的。”
　　这一变化，不需要吴恩达，就连普通的机器学习研究者和科技从业者都能看出。深度学习是最近几年最热门的计算机科学门类，所有围绕人工智能的讨论，九成讨论的核心是深度学习的某一方面。
　　包括Coursera、Udacity等在内的诸多在线理科学习网站上都有深度学习课程，然而大部分课程只面向特定的方向，提供有限的知识，比较细碎，缺乏系统。网上一直没有比较全面的深度学习课程，使得高质量的深度学习成为了师资导向的稀缺教育资源。
　　而“Deep Learning Specialization”的最大意义就是补上了这一空缺。
　　目前5堂课里的前3堂已经就绪，剩下两堂仍需要几个星期的时间剪辑制作。”吴恩达告诉PingWest品玩，“我本人会出镜授课。”课程也会有两名助教支持。两人分别为Kian Katan和Younes Mourri，前者还是斯坦福2016年工程学院的最佳助教。
　　这门课另一个惊喜是：吴恩达还会在课程视频中采访杰夫·辛顿等奋斗在一线的绝对权威，将这些深度学习领域内顶级专家学者的个人经验和故事分享给学生——对于初涉深度学习的计算机人士而言，光这些内容就已经值回票价了。
　　Coursera对Specialization（专项课程），按照月费制收费，每月49美元，本课程也不例外。但在注册课程的前7天里，Coursera允许用户可免费无限制访问课程内所有内容，同时也为经济困难的学生提供相当优惠的助学计划。
　　在描述deeplearning.ai的性质时，吴恩达强调，它不是人们传统认为的一家“创业公司”，也就是说，他追求的是比商业成功更远大的东西。“我确实在跟Kian、Younes在想我们能怎样把深度学习的教育做的更好，让更多人有机会学习到，于是就做了这门课。”吴恩达说。
　　目前这个项目的团队规模并不大，主要包括他的助手和一些视频剪辑人员。吴恩达说他们对待deeplearning.ai的态度，“目标不是赢利，而是实现项目的可自持续。这堂课并不是一个用来赚钱的产品。”
　　离开百度的吴恩达无疑有非常多的选择，事实上，他也一直没停下来。目前，他在自动驾驶汽车创业公司drive.ai担任董事；对于Coursera，他不再负责日常管理，但对Coursera的发展和内容支持非常上心。但他从不认为自己是一位经典标准上的企业高管。他觉得自己管理风格更像“导师”（Mentor）。“对于我训练出来的团队，我一直感到很骄傲，因为他们没有我也能一直做的很好。Coursera是这样，Google大脑也是这样，百度的人工智能事业部也是这样。”他说。
　　无论是之前的开创公司，到现在的AI授课，“导师”这个身份，对于吴恩达来说，一直没有变过。
　　deeplearning.ai项目和中国关系密切
　　不过，不要以为曾在Google打造出首个大规模分布式深度学习系统的他离开了工业界。吴恩达向PingWest品玩透露，他还在“孵化”至少两个新的项目。他说，“通过这两个项目，我希望能够开发出一些能够为百万人所用的人工智能工具。”
　　而吴恩达希望这些项目中至少有一个会和中国有关，尽管新推出的&“Deep Learning Specialization”课程视频目前还无法在大陆正常观看，但他很希望能为中国的人工智能社区做一些什么。而他本人也非常看好中国人工智能项目的发展。
　　“美国在基础研究上更为强势，而中国的行业在人工智能技术投入商业产品上非常积极，已经成为人工智能应用的领先国家。中国国务院之前宣布的人工智能计划非常有帮助，我对此感到很激动。我认为研究和应用都非常重要，中国和美国应该在人工智能上加强合作。”他说。
　　但吴恩达没有对正在孵化的新项目，特别是和中国相关的项目透露更多细节，只是表示近期就会有新消息出来。
　　“人工智能在中国的起飞会比美国更快。我希望未来在中国呆更长的时间，来支持中国人工智能生态的发展。”他表示。
　　通过教育，驱动一个人工智能驱动的世界
　　7月16日，吴恩达在上连发数条推文，描述自己对于科技诞生时机的理解。他认为1993年诞生的掌上设备牛顿（Newton）非常创新，但由于屏幕、电池和芯片技术制约，直到2007年iPhone才真的成为革命性的新产品。同理，杰夫·辛顿（Geoff Hinton）、燕乐存（Yann LeCun）等人上世纪90年代就提出了具有跨时代意义的深度神经网络算法，但直到近年来计算性能跟上，人工智能才又一次成为即便普通人都能讨论的议题。
　　而随着这个时机的到来，吴恩达在Medium上写道，人工智能将会向电力一样，彻底改变整个世界。
　　”我希望我们能构建一个由人工智能驱动的社会，让每个人都能付得起医保和自动驾驶汽车，每个孩子都能享受个性化的教育。”
　　一个人工智能驱动的社会。人工智能将和医疗、交通、金融、社会，甚至政府进行融合，提高旧机制的效率，或者创造新的机制。比如在金融安全中，已经有一些公司在使用深度学习驱动的计算机视觉来进行人脸识别，校验交易的安全，或者使用大规模数据训练神经网络，将训练的结果用于侦测潜在的高风险交易。
　　“但这样的未来只靠一家公司无法实现。”吴恩达指出，即便庞大如Google、、苹果、或者百度这样的公司，在将人工智能技术投入医疗、交通、金融等行业时，也需要和其他公司合作。这会需要全世界的人一起来构建这样一个宏大的AI系统。在未来社会里，深度学习或者更前沿的人工智能技术，可能成为人生存和工作不可或缺的技能。
　　这正是吴恩达发起&deeplearning.ai&的目的，而深度学习课程是这个项目的第一枪。他希望能成为百万人工智能开发者的“老师”，赋予他们用深度学习解决真实世界问题的能力和工具，去各行各业开发更有意义的人工智能系统，实现他的理想：创造一个人工智能驱动的世界。
　　在说起他的目标时，吴恩达说，“我知道这听起来有点俗套，但我的确是这么想。”
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