一、人工智能行業(yè)介紹

01、什么是人工智能

人工智能是計算機學科的一個分支，是研究計算機模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規(guī)劃等)的學科，被譽為『二十世紀七十年代以來世界三大尖端技術(shù)之一』。近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在諸多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果。目前，以信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)為代表的第三次工業(yè)革命逐漸走向尾聲，以人工智能為代表的第四次工業(yè)革命正在到來。第四次工業(yè)革命將創(chuàng)建一個智能化時代，機器人、機器狗、無人機、無人駕駛以及各種智能化設(shè)備，將延伸到社會的每一個角落，深刻地改變世界，影響我們的生活。

02、人工智能在哪里

人工智能技術(shù)包括感知智能(圖像、語音、文字理解)和決策智能(強化學習)，廣泛應(yīng)用社會各個領(lǐng)域。

03、人工智能未來發(fā)展趨勢

根據(jù)研究機構(gòu)發(fā)布的報告，中國人工智能產(chǎn)業(yè)在未來10年將呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢，并在全球市場中占據(jù)重要地位。從2025年到2035年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計將從3985億元增長至17295億元，產(chǎn)業(yè)規(guī)模增加541%，復(fù)合年增長率為15.6%(數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問)。

二、人工智能行業(yè)人才現(xiàn)狀

01、人才缺口巨大

據(jù)央視報道，得益于AI應(yīng)用的爆發(fā)式增長，我國目前AI人才缺口達500萬，高校每年只能培養(yǎng)4萬。AI人才缺口巨大。

02、人才薪資較高

據(jù)智聯(lián)招聘統(tǒng)計，2025年2月，算法工程師、機器學習、深度學習崗位招聘同比增速分別為46.8%、40.1%、5.1%，平均招聘月薪均突破2萬。

三、如何進入人工智能行業(yè)

01、能力要求

02、學習路徑

四、人工智能課程方案

01、課程階段

02、課程大綱

第一階段Python核心語言

第二階段數(shù)據(jù)科學與商業(yè)智能

第三階段機器學習與數(shù)據(jù)挖掘

第四階段深度學習

第五階段AIGC與大模型

培優(yōu)階段-Python全棧開發(fā)

03、課程優(yōu)勢

五、部分項目案例展示

01、第一階段項目展示

項目介紹

數(shù)瞰商智運營系統(tǒng)是一款基于PyQt5+MySQL+AI大模型深度開發(fā)的企業(yè)級智能運營管理決策平臺。數(shù)瞰商智運營系統(tǒng)融合商業(yè)智能(BI)引擎、數(shù)據(jù)引擎、可視化引擎融合多企業(yè)CRM、ERP數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)一站式核心數(shù)據(jù)可視化、一鍵穿透式分析銷售經(jīng)營指標結(jié)合自動化流程管理及AI大模型，可自動生成數(shù)據(jù)分析報告，預(yù)測銷售趨勢、庫存需求及客戶流失風險。平臺基于RBAC實現(xiàn)字段級數(shù)據(jù)管控，同時加入審計日志與客戶端行為追蹤，滿足GDPR與企業(yè)內(nèi)控合規(guī)要求。

關(guān)鍵知識點

PyQt5框架:元素控件信號和槽事件管理器界面布局C/S架構(gòu)設(shè)計

數(shù)據(jù)CRUD:內(nèi)存數(shù)據(jù)增加、刪除、修改、查詢

可視化看板:基于QtChart可視化圖表動態(tài)化

文件管理:數(shù)據(jù)持久化文件導入圖片上傳

AI服務(wù):OpenCV人臉識別DeepSeek大模型

02、第二階段項目展示

【項目一】企業(yè)招聘需求監(jiān)控

項目介紹

本項目通過采集各大招聘平臺的招聘數(shù)據(jù)，首先將數(shù)據(jù)存儲在Excel中，并利用Excel中的刪除、分列、填充及函數(shù)對數(shù)據(jù)進行清洗各整理；其次確定核心指標并計算，再次規(guī)劃看板的布局，最后借助透視表的數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能、切片器的、交互功能、Excel自身的圖表功能成功搭建具有交互功能的市場招聘數(shù)據(jù)監(jiān)控看板。

關(guān)鍵知識點

數(shù)據(jù)清洗常用方法:重復(fù)值異常值辨別數(shù)據(jù)提取

數(shù)據(jù)統(tǒng)計與計算:函數(shù)計算透視表應(yīng)用

可視化看板搭建:可視化頁面布局設(shè)計圖表選擇與應(yīng)用圖表交互

項目架構(gòu)

分析報告

【項目二】企業(yè)內(nèi)部資源需求分析

項目介紹

為了確定**學科擴大招生所需要的人力和財力，本報告依據(jù)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，選擇合適的對比學科，通過對比分析，找到兩個學科之間的差異，同時確定重點指標的權(quán)重，測算出擴大招生所需要增加的市場投放預(yù)算金額與師資配置，并根據(jù)分析和測算結(jié)果最終形成分析報告，呈現(xiàn)給管理層做決策參考。

關(guān)鍵知識點

分析方法及思維:對比分析結(jié)構(gòu)分析假設(shè)分析賦權(quán)

分析指標:CAC人均服務(wù)人數(shù)

報告編寫方法:分析結(jié)論分析建議

【項目三】品牌連鎖店智能分析系統(tǒng)

項目介紹

本項目基于PowerBI為某品牌連鎖店搭建可視化看板。通過PowerBI的PowerQuery、PowerPivot和PowerView三大模塊，結(jié)合DAX和M函數(shù)，完成了數(shù)據(jù)清洗與整理、銷售目標拆解、數(shù)據(jù)建模、指標計算、RFM標簽分析以及可視化看板搭建等工作。最終形成了涵蓋駕駛艙、店鋪分析、產(chǎn)品分析和用戶分析的可視化看板，滿足企業(yè)各業(yè)務(wù)部門的決策需求。

關(guān)鍵知識點

分析方法及思維:目標分析目標拆解細分思維對比思維

技術(shù)/工具:數(shù)據(jù)建模D函數(shù)M函數(shù)度量值

分析指標:達成率環(huán)比

圖表設(shè)計及交互:折線圖餅圖卡片圖瀑布圖切片器篩選器

【項目四】企業(yè)銷售智能分析與預(yù)測

項目介紹

本項目借助Excel圖表功能和相關(guān)性分析工具，深入挖掘企業(yè)歷史銷售數(shù)據(jù)，通過可視化手段呈現(xiàn)價格和銷售數(shù)量的關(guān)系。運用線性回歸分析法，對未來銷售量進行科學預(yù)測，為企業(yè)的生產(chǎn)、庫存和營銷決策提供有力支持，助力企業(yè)在市場競爭中保持優(yōu)勢，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵知識點

分析方法及思維:趨勢分析關(guān)系分析相關(guān)性分析預(yù)測模型

技術(shù)/工具:函數(shù)散點圖折線圖

預(yù)測模型:線性回歸時間序列相關(guān)系數(shù)模型擬合度

03、第三階段項目展示

【項目一】基于AARRR模型分析xx淘寶店鋪用戶行為

項目介紹

隨著電商行業(yè)進入存量競爭階段，平臺與商家的運營重心逐漸從“流量爭奪”轉(zhuǎn)向'用戶價值深挖”、當前淘寶生態(tài)中，用戶行為數(shù)據(jù)已覆蓋點擊、收藏、加購、支付等全鏈路場景，但多數(shù)店鋪仍面臨用戶活躍度下降轉(zhuǎn)化路徑斷裂、復(fù)購率不足等核心痛點，用戶行為數(shù)據(jù)是破解轉(zhuǎn)化瓶頸、優(yōu)化資源投放的核心抓手，通過深度分析可顯著提升運營效率與用戶生命周期價值，為店鋪在存量競爭中突圍提供關(guān)鍵動能。

關(guān)鍵知識點

數(shù)據(jù)抽樣:千萬條數(shù)據(jù)中抽取百萬條

數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析:8個常見統(tǒng)計指標、以及用戶行為相關(guān)指標搭建

數(shù)據(jù)處理:缺失值處理，異常值檢測與處理

基于AARRR模型分析:獲客分析、留存分析、轉(zhuǎn)化率分析、制定獲客，留存，活躍業(yè)務(wù)邏輯、繪制折線圖

用戶分層模型:基于行為定義用戶狀態(tài)、結(jié)合RFM模型實現(xiàn)精準分層

【項目二】航空公司客戶價值分析精準營銷提升GMV

項目介紹

客戶價值分析通過量化客戶貢獻度與行為特征，為資源精準投放提供核心依據(jù)。在航空業(yè)案例中，基于LRFMC模型對6萬余客戶分層后，企業(yè)快速鎖定20%的高價值VIP群體，針對性提供專屬權(quán)益；同時識別R值異常的潛在流失客戶，觸發(fā)定向召回策略，這一方法論可遷移至零售、金融、電商等行業(yè)，例如零售業(yè)通過RFM模型劃分高頻高客單用戶，優(yōu)先推送新品與會員權(quán)益；金融行業(yè)基于資金流動頻率與規(guī)模識別高凈值客戶，定制理財方案。實現(xiàn)“降本-提效-增收”三重價值，驅(qū)動企業(yè)從粗放運營向數(shù)據(jù)驅(qū)動的可持續(xù)增長模式轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵知識點

數(shù)據(jù)讀取:數(shù)據(jù)采集、存儲、流轉(zhuǎn)

數(shù)據(jù)處理:缺失值處理，異常值檢測與處理

特征選擇及特征處理:基于LRFMC模型選擇特征，特征標準差標準化處理

數(shù)據(jù)建模及模型優(yōu)化:K均值算法建模，輪廓系數(shù)、CH指標、模型評價

定義客戶標簽:雷達圖繪制

【項目三】連鎖零售超市經(jīng)營分析

項目介紹

本經(jīng)營分析項目聚焦某會員制超市8年運營數(shù)據(jù)通過構(gòu)建銷售毛利、利潤總額等衍生指標，結(jié)合行業(yè)對標模型，剖析其“低商品毛利+高會員費”模式的競爭力。數(shù)據(jù)顯示，盡管商品毛利率僅11%(行業(yè)平均25%)，但其通過成熟的供應(yīng)鏈管控與精準選品，以低價策略吸引消費者支付年均57美元會員費(遠超同行免費模式)，形成差異化壁壘。付費會員人數(shù)增速雖放緩至4.61%)，但會員粘性顯著，其成功依賴長期積累的供應(yīng)鏈優(yōu)勢與會員價值感知，通過犧牲商品利潤換取用戶規(guī)模與復(fù)購率，分析成果可為優(yōu)化會員權(quán)益結(jié)構(gòu)、平衡毛利與獲客策略提供量化依據(jù)，亦為零售業(yè)創(chuàng)新提供案例參考。

關(guān)鍵知識點

數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計:梳理財務(wù)指標，涉及成本、利潤、會員數(shù)據(jù)等

數(shù)據(jù)處理:新加財務(wù)分析衍生指標、同比分析、計算各個指標增長率

財務(wù)經(jīng)營分析:使用Matplotlib共享x軸，多個次坐標軸繪圖

搭建經(jīng)營分析報告:數(shù)據(jù)分析報告編寫，商業(yè)運營建議

04、第四階段項目展示

【項目一】達內(nèi)目標檢測系統(tǒng)

項目介紹

隨著計算機視覺技術(shù)的飛速發(fā)展，目標檢測作為其中的核心任務(wù)之一，在安防監(jiān)控、自動駕駛、智能交通、工業(yè)檢測等多個領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。YOLO是目標檢測算法的杰出代表。本項目旨在構(gòu)建一個基于YOLOv11算法的高性能目標檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)對圖像和視頻中目標的高效、精準識別。項目將圍繞YOLOv11的技術(shù)特點展開，結(jié)合實際應(yīng)用場景，打造一個具有廣泛適用性和高度可擴展性的目標檢測解決方案。

關(guān)鍵知識點

目標檢測系統(tǒng)的主要功能、流程及主流技術(shù)路線

數(shù)據(jù)收集、處理、清洗、增強技術(shù)

YOLOv11模型的構(gòu)建、訓練、優(yōu)化、評估方法

目標檢測中的關(guān)鍵技術(shù)原理及方法

YOLOv11模型的原生服務(wù)器部署、容器化部署技術(shù)

目標檢測系統(tǒng)的行業(yè)應(yīng)用能力

【項目二】多任務(wù)自動駕駛視覺感知系統(tǒng)

項目介紹

該項目為多任務(wù)自動駕駛視覺感知系統(tǒng)，基于HybridNets模型，整合了交通對象檢測、可行駛區(qū)域分割、車道線檢查等任務(wù)，實現(xiàn)端對端視覺感知模型。該項目應(yīng)用于自動駕駛車輛，實時從攝像頭獲取場景數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對周邊環(huán)境的毫秒級感知與檢測。

關(guān)鍵知識點

目標檢測、圖像分割、車道線檢測方法

多任務(wù)學習、端對端學習

極端場景魯棒性

【項目二】保險知識問答系統(tǒng)

項目介紹

該項目為檢索式保險問答系統(tǒng)，主要針對用戶提出的保險業(yè)務(wù)問題，檢索知識庫，給出精準回答，廣范應(yīng)用于保險公司客服、銷售、客戶自主平臺、員工內(nèi)訓、監(jiān)管部門查詢等業(yè)務(wù)場景。系統(tǒng)能為保險企業(yè)節(jié)約大量人力、物力、財力投入，從而降低企業(yè)運營成本，保障客戶滿意度，提升企業(yè)經(jīng)營績效。

關(guān)鍵知識點

問答系統(tǒng)、聊天機器人的主要功能、流程及主流技術(shù)路線

問答系統(tǒng)、聊天機器人構(gòu)建、訓練、優(yōu)化、評估方法

問答系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集、處理、清洗、增強技術(shù)

語義相似度比較的方法、原理及主流模型(雙塔模型、對偶編碼器、對比學習模型)

AI模型的原生服務(wù)器部署、容器化部署技術(shù)

問答系統(tǒng)、聊天機器人的行業(yè)應(yīng)用能力

05、第五階段項目展示

【項目一】DeepSeek本地部署與開發(fā)

項目介紹

該項使用DeepSeek開源模型，進行本地化部署、開發(fā)、調(diào)用，部署企業(yè)專屬大模型，構(gòu)建安全可控的AI基礎(chǔ)設(shè)施。利用LangChain、RAG、Agent技術(shù)，實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對接，從而實現(xiàn)大模型與企業(yè)業(yè)務(wù)的垂直整合。

關(guān)鍵知識點

DeepSeek本地部署

ollama部署框架

LangChain大模型開發(fā)框架

RAG外部知識庫消除大模型幻覺

Agent智能體開發(fā)技術(shù)

Fine-tune

LORA大模型微調(diào)技術(shù)

【項目二】基于大模型的金融投資平臺對話系統(tǒng)

項目介紹

在信息爆炸時代，個人投資者和金融機構(gòu)面臨海量財經(jīng)數(shù)據(jù)(如新聞、財報、政策、市場情緒等)，但傳統(tǒng)分析工具缺乏實時整合與智能決策能力。本項目旨在開發(fā)一款基于AIAgent的智能財務(wù)助理，通過自動化信息收集、多維度數(shù)據(jù)分析與深度推理，為用戶提供實時股市洞察與投資建議，降低信息處理門檻，輔助投資決策。

關(guān)鍵知識點

大模型開發(fā)：ChatGPT、DeepSeek、ChatGLM開發(fā)技術(shù)

提示工程：設(shè)計領(lǐng)域?qū)Ｓ肞rompt

微調(diào)：構(gòu)建專有知識庫，微調(diào)(Fine-tune)

模型輕量化：知識蒸餾、模型量化、模型裁剪

Agent：任務(wù)規(guī)劃與分解、記憶管理、向量數(shù)據(jù)庫、外部API調(diào)用

06、培優(yōu)階段項目展示

【項目一】在線知識庫系統(tǒng)

項目介紹

知庫管理平臺是一個專注于計算機技術(shù)學習與實踐的綜合性網(wǎng)站。該平臺基于Python、Django框架開發(fā)，并結(jié)合了MySQL數(shù)據(jù)庫、Redis緩存以及前端技術(shù)如HTML、CSS和jQuery、AJAX，旨在為用戶提供一個便捷高效的技術(shù)知識獲取與交流環(huán)境。

平臺的核心功能包括用戶管理與認證、完善的作者體系、內(nèi)容創(chuàng)作與管理、知識分類組織以及互動評論系統(tǒng)。用戶可以輕松注冊登錄，瀏覽和學習各類技術(shù)文章。作者則擁有獨立的等級和信息管理系統(tǒng)，能夠便捷地發(fā)布、編輯和管理自己的技術(shù)分享，并通過文章分類使知識結(jié)構(gòu)化。此外，用戶可以通過評論功能與其他學習者和作者進行深入的技術(shù)探討和經(jīng)驗交流。

知庫管理平臺致力于整合多種計算機技術(shù)的學習資源，提供包括技術(shù)介紹、代碼示例和實用工具在內(nèi)的支持，幫助用戶系統(tǒng)地學習和應(yīng)用相關(guān)技術(shù)，促進知識的積累與共享，無論是技術(shù)初學者還是經(jīng)驗豐富的開發(fā)者，都能在此找到提升技能、拓展視野的有效途徑。

關(guān)鍵知識點

后端語言:Python、后端框架:Django、數(shù)據(jù)庫:MySQL、緩存:Redis、前端基礎(chǔ):HTML、CSS、前端、JavaScript、庫:jQuery、前端異步通信:AJAX