北风网Python零根本人工智能就业课程30G视频教程分享
未来五年，我国人工智能市场空间广阔，发展速率远超环球。 2020年我国AI市场规模将达到91亿元，年复合增速约19.7%；同期，中国人工智能增速1亿元，年复合增速约为50%。
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阶段一、人工智能之演习成果报告可视化技能
课程一、数据可视化根本1）可视化技能骨骼技能之HTML技能：HTML构造、HTML表单、HTML文档2）可视化技能皮肤之CSS技能：CSS样式、样式引入技能3）可视化技能驱动之Javascript与Jquery:Javascript事宜、Javascript Dom和BOM操作、网页殊效
课程二、图表可视化技能1）百度图表可视化框架2）百度图表可视化十大经典案例
课程三、Python核心编程1）Python先容、Anaconda+Pycharm安装、Python语法格式简介、编码规范简介、常用关键字先容2）变量与赋值、运算符和基本运算、位运算、字符串处理3）列表元祖、字典、数组、切片、列表推导式、浅拷贝和深拷贝4）条件判断语句、循环掌握语句5）函数的定义、函数闭包、装饰器、lambda表达式、递归函数及尾递归优化、常用内置函数/高阶函数6）项目案例：约瑟夫环问题7）类和实例、访问限定、继续和多态及多重继续、获取工具信息、实例属性和类属性、模块和包、类中的模式方法、非常和缺点处理、debug调试
课程四、Python高等编程+数据可视化1）韶光库，紧张讲解time、datetime，为之后韶光序列剖析做准备。2）python链接数据库，利用pymysql、pyhive操作数据仓库，存储数据源采集结果，以及存储演习成果。3）文件、目录操作，通过os，file等模块实现文件、目录操作，方便数据文件提取。4）机器学习模块库，节制数值打算库Numpy、数据剖析库Pandas，为之后机器学习算法实现奠定根本。5）数据可视化绘图库，利用matplotlib实现数据可视化
阶段二、人工智能之数据源采集及演习成果存储技能
课程五、非分布式存储技能1）利用关系型数据库存储数据源以及演习成果数据，节制关系型数据库事理和数据构造、数据库环境搭建、数据仓库创建、数据事情表创建、数据仓库数据类型设定、数据仓库CRUD
课程六、分布式存储技能1）利用分布式数据仓库存储大数据源以及演习成果数据，节制分布式环境搭建、分布式数据仓库Hive存储构造与事理、分布式数据仓库Hive实战运用
课程七、Tableau人工智能演习成果展示1）演习成果可视化展示利器，节制理解数据可视化意义、Tableau十大经典可视化图形展示、Tableau演习成果可视化案例
课程八、数据采集技能1）数据采集技能事理，闇练节制网络爬虫含义、爬虫事理以及反爬虫机制2）数据采集运用，利用json、requests，lxml，beatuifulSoup模块实现数据的采集与解析3）数据采集实战，实现百度图片下载、博客园博文数据采集、Python100例数据采集、QQ音乐数据采集及音乐文件下载
阶段三、人工智能之机器学习
课程九、数学根本1）数据剖析：闇练节制常数e、导数、梯度、Taylor、gini系数、信息熵与组合数、梯度低落、牛顿法等知识点；2）概率论：微积分与逼近论、极限、微分、积分基本观点、利用逼近的思想理解微分，利用积分的办法理解概率、概率论根本、古典模型、常见概率分布、大数定理和中央极限定理、协方差(矩阵)和干系系数、最大似然估计和最大后验估计等知识点；3）线性代数及矩阵：线性空间及线性变换、矩阵的基本观点、状态转移矩阵、特色向量、矩阵的干系乘法、矩阵的QR分解、对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵、矩阵的SVD分解、矩阵的求导、矩阵映射/投影等知识点；4）凸显示：凸优化基本观点、凸集、凸函数、凸优化问题标准形式、凸优化之Lagerange对偶处、凸优化之牛顿法、梯度低落法求解
课程十、机器学习1）机器学习概述2）数据洗濯和特色选择：实现特色抽取、特色转换、特色选择、降维、NLP特色工程3）回归算法：Linear Regression算法、Lasso Regression算法、Ridge Regression/Classifier算法、Elastic Net算法、Logistic算法、K-临近算法(KNN)4）决策树、随机森林和提升算法：决策树算法: ID3、C4.5、CART、决策树优化、Bagging和Boosting算法、随机森林、Adaboost算法、GBDT算法、Xgboost、LightGBM5）SVM：线性可分支持向量机、核函数理解、SMO算法、SVM回归SVR和分类SVC6）聚类算法：各种相似度度量先容及干系关系、K-means算法、K-means算法优缺陷及变种算法、密度聚类、层、聚类、谱聚类7）EM算法：最大似然估计、EM算法事理讲解、多元高斯分布的EM实现、主题模型pLSA及EM算法8）贝叶斯算法：朴素贝叶斯、条件概率表达形式、贝叶斯网络的表达形式9）隐马尔科夫模型：概率打算问题、前向/后向算法、HMM的参数学习、高斯稠浊模型HMM10）LDA主题模型：LDA主题模型概述、共轭先验分布、Dirichlet分布、Laplace平滑、Gibbs采样详解、LDA与word2Vec效果比较。
课程十一、Pyspark1）Hadoop根本2）Spark根本3）Spark Mlib机器学习
阶段四、人工智能之智能推举技能
课程十二、Python开拓高手推举系统1）推举算法概述2）推举算法理论先容(协同过滤、基于内存的推举、基于知识的推举等)3） 数据挖掘干系算法(关联规则、Aprior算法)4） 项目案例：音乐推举、隐因子模型推举
阶段五、人工智能之深度学习
课程十三、深度学习1）Tensorflow基本运用：节制Tensorflow环境配置、Tensorflow基本观点、Tensorflow函数式编程、Tensorflw实行流程、Tensorflw之上的工具库：Keras，以及基于Tensorflow实现回归算法实现。2）深度学习概述3）感知器神经网络4）BP神经网络5）RBF径向基神经网络6）CNN卷积神经网络7）RNN循环神经网络8）天生对抗网络（GAN，WGAN，EBGAN，DCGAN等）
阶段六、人工智能之图像处理技能
课程十四、图像处理篇1）图像根本：图像读，写，保存，画图（线，圆，多边形，添加笔墨）2）图像操作及算数运算：图像像素读取，算数运算，ROI区域提取3）图像颜色空间运算:图像颜色空间相互转化4）图像几何变换:平移，旋转，仿射变换，透视变换等5）图像形态学:堕落，膨胀，开/闭运算等6）图像轮廓:长宽，面积，周长，外接圆，方向，均匀颜色，层次轮廓等7）图像统计学:图像直方图8）图像滤波:高斯滤波，均值滤波，双边滤波，拉普拉斯滤波等
阶段七、人工智能之自然措辞处理技能
课程十五、自然措辞处理1）词（分词，词性标注）代码实战2）词（深度学习之词向量，字向量）代码实战3）词（深度学习之实体识别和关系抽取）代码实战4）词（关键词提取，无用词过滤）代码实战5）句（句法剖析，语义剖析）代码实战6）句（自然措辞理解,一阶逻辑）代码实战7）句（深度学习之文本相似度）代码实战
阶段八、人工智能之企业项目实战
实战型项目一、基于FaceNet、云平台的人脸识别及人脸检索系统利用深度学习框架从零开始完成人脸检测的核心技能图像种别识别的操作，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开剖析与评估，方便大家快速动手进行项目实践！
识别上千种人脸，返回层次化构造的每个人的标签。
实战型项目二、基于GBDT、Randomforest实现千万级P2P金融系统反敲诈系统目前比较火的互联网金融领域，本色是小额信贷，小额信贷风险管理，实质上是事前对风险的主动把控，尽可能预测和戒备可能涌现的风险。本项目运用GBDT、Randomforest等机器学习算法做信贷反敲诈模型，通过数据挖掘技能，机器学习模型对用户进行模型化综合度量，确定一个合理的风险范围，使风险和盈利达到一个平衡的状态。
实战型项目三、基于Seq2Seq的智能客服系统谈天机器人/智能客服是一个用来仿照人类对话或者谈天的一个别系，利用深度学习和机器学习等NLP干系算法构建出问题和答案之间的匹配模型，然后可以将其运用到客服等须要在线做事的行业领域中，谈天机器人可以降落公司客服本钱，还能够提高客户的体验友好性。 在一个完全的谈天机器人实现过程中，紧张包含了一些核心技能，包括但不限于：爬虫技能、机器学习算法、深度学习算法、NLP领域干系算法。通过实现一个谈天机器人可以帮助我们队AI整体知识的一个节制。
实战型项目四、基于NLP实现诗歌机器人机器人写诗歌/小说是一种基于NLP自然措辞干系技能的一种运用，在实现过程中可以基于机器学习干系算法或者深度学习干系算法来进行小说/诗歌构建过程。人工智能的一个终极目标便是让机器人能够像人类一样理解笔墨，并利用笔墨进行创作，而这个目标大致上紧张分为两个部分，也便是自然措辞理解和自然措辞天生，个中现阶段的紧张自然措辞天生的利用，自然措辞天生紧张有两种不同的办法，分别为基于规则和基于统计，基于规则是指首先理解词性及语法等规则，再依据这样的规则写出文章；而基于统计的实质是根据先前的字句和统计的结果，进而判断下一个字的天生，例如马尔科夫模型便是一种常用的基于统计的方法。
实战型项目五、基于Adaboost的百度音乐系统文件分类系统音乐推举系统便是利用音乐网站上的音乐信息，向用户供应音乐信息或者建议，帮助用户决定该当听什么歌曲。而个人化推举则是基于音乐信息及用户的兴趣特色、听歌历史行为，向用户推举用户可能会感兴趣的音乐或者歌手。推举算法紧张分为以下几种：基于内容的推举、协同过滤推举、基于关联规则推举、基于效用推举、基于知识推举等；推举系统常用于各个互联网行业中，比如音乐、电商、旅游、金融等。
实战型项目六、基于贝叶斯、CNN的邮件情绪剖析过滤系统邮件紧张可以分为有效邮件和垃圾邮件两大类，有效邮件指的邮件吸收者故意义的邮件，而垃圾邮件转指那些没有任何意义的邮件，其内容紧张包含赢利信息、成人广告、商业或者个人网站广告、电子杂志等，个中垃圾邮件又可以发为良性垃圾邮件和恶性垃圾邮件，良性垃圾邮件指的便是对收件人影响不大的信息邮件，而恶性垃圾邮件指具有毁坏性的电子邮件，比如包含病毒、木马等恶意程序的邮件。垃圾邮件过滤紧张利用利用机器学习、深度学习等干系算法，比如贝叶斯算法、CNN等，识别出所吸收到的邮件中那些是垃圾邮件。
实战型项目七、基于生物学神经网络实现手工数字识别人认知天下的开始便是从认识数字开始的，深度学习也一样，数字识别是深度学习的一个很好的切入口，是一个非常经典的原型问题，通过对手写数字识别功能的实现，可以帮助我们后续对神经网络的理解和运用。选取手写数字识别的紧张缘故原由是手写数字具有一定的寻衅性，哀求对编程能力及神经网络思维能力有一定的哀求，但同时手写数字问题的繁芜度不高，不须要大量的运算，而且手写数字也可以作为其它技能的一个根本，以是以手写数字识别为根本，贯穿始终，从而理解深度学习干系的运用知识。
实战型项目八、基于logistic回归实现癌症筛选检测技能可以改变癌症患者的命运吗，对付患有乳腺癌患者来说，复发还是病愈影响这患者的生命，那么怎么来预测患者的患病结果呢，机器学习算法可以帮助我们办理这一难题，本项目运用机器学习logistic回归模型，来预测乳腺癌患者复发还是正常，有效的预测出医学难题。
实战型项目九、基于回归剖析实现葡萄酒质量检测系统随着信息科技的快速发展,打算机中的经典算法在葡萄酒家傍边得到了广泛的研究与运用。个中机器学习算法的特点是利用了人工智能技能,在大量的样本集演习和学习后可以自动地找出运算所须要的参数和模型。
实战型项目十、基于协同推举实现淘宝网购物篮剖析推举系统购物篮剖析(Market Basket Analysis)即非常有名的啤酒尿布故事的一个反应，是通过对购物篮中的商品信息进行剖析研究，得出顾客的购买行为，紧张目的是找出什么样的物品会常常涌如今一起，也便是那些商品之间是有很大的关联性的。通过购物篮剖析挖掘出来的信息可以用于辅导交叉发卖、追加发卖、商品匆匆销、顾客忠实度管理、库存管理和折扣操持等业务；购物篮剖析的最常用运用处景是电商行业，但除此之外，该算法还被运用于信用卡商城、电信与金融做事业、保险业以及医疗行业等。
实战型项目十一、基于Python纯源码手工实现梯度低落回归算法梯度低落法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，常日也称为最速低落法。 要利用梯度低落法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长间隔点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会靠近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。
实战型项目十二、基于TensorFlow实现回归算法回归算法是业界比较常用的一种机器学习算法，通过运用于各种不同的业务场景，是一种成熟而稳定的算法种类；TensorFlow是一种常用于深度学习干系领域的算法工具；随着深度学习热度的飞腾，TensorFlow的利用也会越来越多，从而利用TensorFlow来实现一个不存在的算法，会加深对TensorFlow的理解和利用；基于TensorFlow的回归算法的实现有助于后续的TensorFlow框架的理解和运用，并可以促进深度学习干系知识的节制。
实战型项目十三、基于ssd和yolo实现行人检测行人检测是利用图像处理技能和深度学习技能对图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。学习完行人检测技能后，对类似的工业毛病检测，外不雅观检测和医疗影像检测等目标检测范畴类的项目可以一通百通。该技能可与行人跟踪，行人重识别等技能结合，运用于人工智能系统、车辆赞助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为剖析、智能交通等领域。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ，外不雅观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为打算机视觉领域中一个既具有研究代价同时又极具寻衅性的热门课题。
实战型项目十四、基于PySpark大数据机器学习框架Spark由AMPLab实验室开拓，实在质是基于内存的快速迭代框架，“迭代”是机器学习最大的特点，因此非常适宜做机器学习。得益于在数据科学中强大的表现，Python是一种阐明型、面向工具、动态数据类型的高等程序设计措辞，结合强大的分布式内存打算框架Spark，两个领域的强者走到一起，自然能碰出更加强大的火花（Spark可以翻译为火花）。Spark的Python API险些覆盖了所有Scala API所能供应的功能，只有极少数的一些特性和个别的API方法，暂时还不支持。但常日不影响我们利用Spark Python进行编程。
实战型项目十五、基于Python源码实现LSTM神经网络LSTM（Long Short-Term Memory）是是非期影象网络，是一种韶光递归神经网络，适宜于处理和预测韶光序列中间隔和延迟相对较长的主要事宜。LSTM 已经在科技领域有了多种运用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译措辞、掌握机器人、图像剖析、文档择要、语音识别图像识别、手写识别、掌握谈天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。
阶段九、人工智能篇之企业项目实战（选修）
通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程看重于事理推导与流程阐明，结合实例普通讲解繁芜的机器学习算法，并以实战为主。
课程十六、基于Python数据剖析与机器学习案例实战教程通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程看重于事理推导与流程阐明，结合实例普通讲解繁芜的机器学习算法，并以实战为主，所有课时都结合代码演示。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何利用python库来完全机器学习案例。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完全的讲解如何利用python及其常用库进行数据的剖析和模型的建立。对付每一个面对的寻衅，剖析办理问题思路以及如何布局得当的模型并且给出得当评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速节制如何利用pandas进行数据的预处理和剖析，利用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
课程十七、AI法律咨询大数据剖析与做事智能推举项目（第一季）本项目紧张研究法律资讯网站，依据海量数据，研究用户兴趣偏好，剖析用户的需求和行为，创造用户兴趣点，从而勾引用户创造自己的信息需求，准确推举给所需用户。项目的业务系统底层紧张采取JAVA架构，大数据剖析紧张采取Hadoop框架，个中包括Kettle实现ETL、SQOOP、Hive、Kibana、HBASE、Spark以及人工智能算法等框架技能。
课程十八、电商大数据情绪剖析与AI推举实战项目（第一季）本项目从开拓的角度以大数据、PHP技能栈为根本，利用真实商用表构和脱敏数据，分三步构建商用系统、真实大数据环境、进行推断剖析以及呈现结果。项目课程的完全性、商业性，可以使学者尽可能完全地体会真实的商业需求和业务逻辑。完全的项目过程，以大数据为导向，使PHP技能栈的同学得以窥见和学到一个完全商业大数据平台项目的搭建方法。及数据挖掘和AI技能在数据事情中的实战运用。
课程十九、AI大数据互联网电影智能推举（第一季）本课程紧张讲解针对用户进行智能推举电影，依据海量数据，研究用户兴趣偏好，剖析用户的需求和行为，创造用户兴趣点，从而勾引用户创造自己的信息需求，准确推举给所需用户。项目的业务系统底层紧张采取Python架构，大数据剖析紧张采取Hadoop框架，个中包括Kettle实现ElasticSearch、ETL、SQOOP、Hive、Flume、Kibana、HBASE、Spark以及人工智能算法等框架技能
课程二十、AI大数据基站定位智能推举商圈剖析项目实战（第一季）随着当今个人手机终真个遍及、出行人群中手机拥有率和利用率已达到相称高的比例，根据手机旗子暗记在真实地理空间的覆盖情形，将手机用户韶光序列的手机定位数据，映射至现实地理位置空间位置，即可完全、客不雅观地还原脱手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘出身齿空间分布与活动联系特色信息。商圈是当代市场中企业市场活动的空间，同时也是商品和做事享用者的区域。商圈划分为目的之一是研究潜在顾客分布，以制订适宜的商业对策。本项目以实战为根本结合大数据技能Hadoop、.Net技能全栈为根本，采取真实商业数据，分不同环节构建商用系统、真实大数据环境、进行推断剖析及呈现数据。
阶段十、架构实战篇（选修）
北风网的供应项目全部来自一线开拓中，项目代码量大，为了让学员尽快适应到企业中的开拓项目，北风网供应大量的佳构项目案例，个中包括电商项目，教诲管理系统，仿百度搜索引擎等。学员可以根据自己的学习情形和事情背景来选择项目。
实战型项目一、大数Python金融运用编程本教程先容利用Python进行数据剖析和金融运用开拓的根本知识。课程从先容大略的金融运用开始，带领学员回顾Python的根本知识，并逐步学习如何将Python运用到金融剖析编程。使学员在实战的环境下理解Python在金融运用开拓中的详细运用办法，演习学员独立开拓Python模块的能力。
实战型项目二、Python实战开拓之Flask Web框架在商城项目中的运用本课程采取讲解与实例相结合的办法，不仅先容了Flask安装、利用等根本知识，还讲解了模板引擎Jinja、Sqlalchemy 存储引擎、WTF 表单等，纵然从未打仗Flask，你也能轻松学会构建完全的Web运用。
实战型项目三、基于Python机器学习、项目案例实战本课程紧张通过python库numpy,pandas,matplot结合机器学习库完成一些机器学习案例。旨在帮助同学们快速上手如何利用python库来完全机器学习。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完全的讲解机器学习案例。
实战型项目四、零根本实战机器学习本教程系统的先容了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来解释详细的实现，学生可以随着一步步完成。在面对现实的问题的时候，可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python措辞的根本知识，以担保后面的课程中可以顺利进行。更多的Python措辞的知识，须要学员自己去找更多的资料进行学习。本课程紧张讲述了两大类机器学习的方法：有监督学习和无监督学习，个中有监督学习里面，又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是根本的算法。这样可以降落学习的难度，随意马虎理解机器学习思路和实现的过程。
实战型项目五、Bootstrap、Angular Js修炼之玄门程由浅入深，一步一步学习Spring Boot，末了学到的不单单是根本！
利用Spring Boot 进行Web 开拓、数据访问、安全掌握、批处理、异步、系统集成、开拓与支配、运用监控、分布式系统开拓等，该课程让你能够快速搭建企业级运用的框架，该课程将会以spring mvc开始学习，从而引入spring boot，创建独立的Spring项目，内置Tomcat和Jetty容器供应一个starter POMs来简化Maven配置，同时供应了一系列大型项目中常见的非功能性特性，如安全、指标，康健检测、外部配置等完备没有代码天生和xml配置文件。
实战型项目六、基于Python的微信公众平台二次开拓本课程基于python和SAE平台，由易到难，深入浅出的讲解微信"大众年夜众平台各种常见功能的开拓，包括接口验证，基本回答，自定义菜单，做事号高等接口，wsgi环境，python常用框架bottle、webpy、django。
实战型项目七、Python实战开拓之Pyramid Web框架在商城项目中的运用本课程为Pyramid Web开拓入门课程，紧张讲解了Python措辞根本，Pyramid框架入门和常见的项目开拓方法。本课程以项目为导向，结合根本知识的讲解，许可没有干系根本的学员迅速入门。同时，有鉴于本课程以项目开拓为导向，故可以让学员融入实际开拓过程中，尽快积累履历。
实战型项目八、深入MongoDB高等开拓管理+信息数据监控Snmp做事器、数据库数据采集本课程由浅入深，全面、系统地先容了MongoDB根本、运用、管理、性能优化、数据库的架构，环境搭建实例，编程实例等内容。课程中的每一章都供应了大量的 实例代码，以方便学者进行练习和学习。每个例程都经由精挑细选，具有很强的针对性，适宜各个阶段的读者的学习。
实战型项目九、NoSQL之Redis高性能的key-value数据库深入浅出1）redis先容和基本利用，安装redis，安装php-redis2）redis数据类型string，Web Session缓存3）利用redis进行数据库缓存，redis数据类型list4）redis的数据持久机制及订阅/发布模型5）redis数据类型set/sorted set，利用redis实现auto complete6）基于访问频率的auto complete，redis的内存分配方法7）redis数据类型hash，redis数据类型的内存模型（1）8）redis数据类型的内存模型（2），与key干系的操作方法9）如何分布式的利用redis，transaction和server干系的操作，redis接口协议10）利用redis实现一个大略的微博系统
实战型项目十、实战Mysql数据库运用开拓(安全、存储过程、触发器、集群配置配项目实战)通过本课程的学习，用户可在最短的韶光内节制MySQL的安装配置与利用、MySQL DML特性的高等用法、MySQL常见内置函数的高等用法、MySQL中存储过程写法、视图、用户自定义函数、触发器等高等用法、MySQL中的事务功能。并理解图形化管理工具的利用、字符集及乱码处理、MySQL的数据备份与还原技能、MySQL的安全技能、MySQL的系统管理、MySQL集群的配置。
阶段十一、区块链（选修）
区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等打算机技能的新型运用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点间建立信赖、学算法区块链是比特币的底层技能，像一个数据库账本，记载所有的交易记录。这项技能也因其安全、便捷的特性逐渐得到了银行与金融业的关注。
一、课程先容1）区块链的发展2）课程安排
3）学习目标
二、区块链的技能架构1）数据层 创世区块 交易记录 私钥，公钥和钱包地址2）数据层 & 通讯层 记账事理 Merkle 树和大略支付验证（SPV） P2P通讯 数据通信和验证3）共识层4）勉励层 拜占庭将军问题与POW Pos DPos PBFT 挖矿 交易费 图灵完备和非完备
5）合约层 比特币脚本 以太坊智能合约 fabic智能合约 RPC远程调用6）运用层7）总结 接口调用 DAPP的利用 运用处景的支配 主要观点和事理
三、环境搭建1）以太坊 以太坊先容 以太坊开拓过程 图形界面客户端利用 供应链的运用 保险领域的运用 DAO的先容和运用2）以太坊 以太坊本地开拓环境的搭建 以太坊分布式集议论况的搭建
3）hyperledger项目fabric介 fabric先容 fabric本地开拓环境搭建 fabric分布式集议论况搭建
四、案例和DEMO1）案例讲解 支付和清结算 公益行业的运用 供应链的运用 保险领域的运用 DAO的先容和运用2）Demo先容 发币和交易Demo
3）Demo先容 数据资产的确权和追溯
阶段十二、用人工智能预测金融量化交易投资系列课程
程序化交易：又称程式交易,发源于上世纪80年代的美国,其最初的定义是指在纽约股票交易所(NYSE)市场上同时买卖超过15只以上的股票组合；像高盛、摩根士丹利及德意志银行都是在各大交易市场程序化交易的最生动参与会员。本课程紧张面向意愿从事金融量化交易职员、金融行业从业职员、金融策略开拓职员及投资履历丰富而想实现打算机自动下单职员；紧张讲解了证券期货程序化实现事理及过程，通过本课程的学习，您可以根据自己的意愿打造属于自己的量化投资交易系统； 本课程紧张用到的技能手段有：Python、Pandas、数据剖析、数据挖掘机器学习等。
一、程序化交易数据获取与洗濯讲解1）数据的洗濯与合成2）K线图绘制
3）技能指标开拓讲解4）数据的获取
二、回测框架搭建讲解1）回测框架搭建背景及基本流程讲解
2）回测框架实现及收益指标讲解
三、程序化交易部分实现讲解1）CTP技能讲解2）程序化API讲解
3）程序化交易详细实现讲解
阶段十三、阿里云认证
课程二十一、云打算 – 网站培植：支配与发布阿里云网站培植认证课程教你如何节制将一个本地已经设计好的静态网站发布到Internet公共互联网，绑定域名，完成工信部的ICP备案。
课程二十二、云打算 – 网站培植：大略动态网站搭建阿里云大略动态网站搭建课程教你节制如何快速搭建一个WordPress动态网站，并会对网站进行个性化定制，以知足不同的场景需求。
课程二十三、云打算 – 云做事器管理掩护阿里云做事器运维管理课程教你节制快速开通一台云做事器，并通过管理掌握台方便地进行做事器的管理、做事器配置的变更和升级、数据的备份，并担保其可以正常运转并按业务需求随时进行配置的变更。
课程二十四、云打算 – 云数据库管理与数据迁移阿里如斯数据库管理与数据迁移认证课程节制云数据库的观点，如何在云端创建数据库、将自建数据库迁移至云数据库MySQL版、数据导入导出，以及云数据库运维的常用操作。
课程二十五、云打算 – 云存储：工具存储管理与安全阿里如斯储存认证课程教你节制安全、高可靠的云存储的利用，以及在云端存储下载文件，处理图片，以及如何保护数据的安全。
课程二十六、云打算 – 超大流量网站的负载均衡节制如何为网站实现负载均衡，以轻松应对超大流量和高负载。
课程二十七、大数据 – MOOC网站日志剖析本课程可以帮助学员节制如何网络用户访问日志，如何对访问日志进行剖析，如何利用大数据打算做事对数据进行处理，如何以图表化的形式展示剖析后的数据。
课程二十八、大数据 – 搭建企业级数据剖析平台仿照电阛阓景，搭建企业级的数据剖析平台，用来剖析商品数据、发卖数据以及用户行为等。
课程二十九、大数据 – 基于LBS的热点店铺搜索本课程可以帮助学员节制如何在分布式打算框架下开拓一个类似于手机舆图查找周边热点（POI）的功能，节制GeoHash编码事理，以及在地理位置中的运用，并能将其运用在其他基于LBS的定位场景中。课程中完全的演示了全体开拓步骤，学员在学完此课程之后，节制其事理，可以在各种分布式打算框架下完成此功能的开拓，比如MapReduce、Spark。
课程三十、大数据 – 基于机器学习PAI实现风雅化营销本课程通过一个大略案例理解、节制企业营销中常见的、也是必需的精准营销数据处理过程，理解机器学习PAI的详细运用，辅导学员节制大数据时期营销的利器—通过机器学习实现营销。
课程三十一、大数据 – 基于机器学习的客户流失落预警剖析本课程讲解了客户流失落的剖析方法、流程，同时详细先容了机器学习中常用的分类算法、集成学习模型等通用技能，并利用阿里云机器学习PAI实现流失落预警剖析。可以帮助企业快速、准确识别流失落客户，赞助制订策略进行客户关怀，达到挽留客户的目的。
课程三十二、大数据 – 利用DataV制作实时发卖数据可视化大屏帮助非专业工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的实时可视化数据大屏，以知足业务展示、业务监控、风险预警等多种业务的展示需求。
课程三十三、大数据 – 利用MaxCompute进行数据质量核查通过本案例，学员可理解影响数据质量的成分，涌现数据质量问题的类型，节制通过MaxCompute（DateIDE）设计数据质量监控的方法，终极独立办理常见的数据质量监控需求。
课程三十四、大数据 – 利用Quick BI制作图形化报表阿里云Quick BI制作图形化报表认证课程教你节制将电商运营过程中的数据进行图表化展现，节制通过Quick BI将数据制作成各种图形化报表的方法，同时还将节制搭建企业级报表门户的方法。
课程三十五、大数据 – 利用韶光序列分解模型预测商品销量利用韶光序列分解模型预测商品销量教你节制商品销量预测方法、韶光序列分解以及熟习干系产品的操作演示和项目先容。
课程三十六、云安全 – 云平台利用安全阿里如斯平台利用安全认证课程教你理解由传统IT到云打算架构的变迁过程、当前信息安全的现状和形势，以及在云打算时期不同系统架构中该当从哪些方面利用云平台的上风利用安全风险快速降落90%。
课程三十七、云安全 – 云上做事器安全阿里如斯上做事器安全认证课程教你理解在互联网上供应打算功能的做事器紧张面临哪些安全风险，并针对这些风险供应了切实可行的、免费的防护方案。
课程三十八、云安全 – 云上网络安全理解网络安全的事理和解决办法，以及应对DDoS攻击的方法和防护方法，确保云上网络的安全。
课程三十九、云安全 – 云上数据安全理解云上数据的安全隐患，节制数据备份、数据加密、数据传输安全的办理方法。
课程四十、云安全 – 云上运用安全理解常见的运用安全风险，SQL注入事理及防护，网站防修改的办理方案等，确保云上运用的安全。
课程四十一、云安全 – 云上安全管理理解云上的安全监控方法，学会利用监控大屏来监控安全风险，并能够自定义报警规则，确保随时节制云上运用的安全情形。
私信：223202
