人工智能课程体系及项目实战
青少年人工智能素质教育课程体系研究及实践
青少年人工智能素质教育课程体系研究及实践【摘要】本文通过对青少年人工智能素质教育课程体系的研究和实践，旨在探讨如何构建适合青少年的人工智能素质教育课程体系，促进青少年在人工智能领域的全面发展。
首先阐述了青少年人工智能素质教育的概念和内涵，接着分析了国内外青少年人工智能素质教育课程的发展现状，并从理论基础出发，探讨了构建青少年人工智能素质教育课程体系的必要性。
在实践部分，设计了针对青少年的人工智能素质教育课程体系，并提出了评价与展望。
最后总结了青少年人工智能素质教育课程体系的重要性，并展望了未来发展方向，为完善青少年人工智能素质教育提供一定的参考。
【关键词】青少年、人工智能、素质教育、课程体系、研究、实践、发展现状、理论基础、设计、评价、展望、重要性、未来发展方向、总结1. 引言1.1 研究背景研究背景可追溯到2001年，当时美国政府提出了“一项重要的目标是让人们掌握基本的信息技术和人工智能素质（computational and algorithmic thinking）”。
自此之后，国际上开始对青少年人工智能素质教育进行深入研究和探讨，逐渐形成了一些理论框架和实践经验。
在国内，我国教育部也提出了关于加强人工智能素质教育的文件，强调了培养学生的创新能力和实践能力，促进学生终身学习和职业发展。
研究青少年人工智能素质教育课程体系，对于促进我国青少年的综合素质提升，推动教育改革与创新具有重要意义。
的明确，将有助于把握研究的重要性和紧迫性，为后续研究内容的展开提供深厚的土壤。
1.2 研究目的青少年人工智能素质教育课程的研究目的主要包括以下几个方面：通过研究青少年人工智能素质教育课程体系，可以更好地了解当前教育体系在人工智能领域的不足之处，为学校和教育机构提供改进和优化的建议。
青少年是国家的未来，他们的教育水平和素质对国家的发展至关重要，因此研究青少年人工智能素质教育课程体系的目的在于为青少年提供更全面、更系统的学习机会和发展空间。
商汤青少年人工智能课程体系
商汤青少年人工智能课程体系
商汤青少年人工智能课程体系是一套，面向不同学段的综合性教育方案，包含教材、实验平台和教师培训等元素。
商汤科技通过其教育子品牌为中小学提供全面的人工智能教育支持。
以下是商汤青少年人工智能课程体系的几个主要组成部分：
1. 教育教材：商汤发布了面向小学学段的人工智能普及性教材——《人工智能启蒙》。
这套教材共六册，内容考虑到小学生的认知特点，结合寓教于乐的游戏和丰富实验课程设计，帮助学生了解人工智能的基本知识和原理。
2. 实验平台：商汤SenseStudy AI实验平台提供了与《人工智能基础(高中版)》等教材配套的交互实验，以及200多课时的课程内容。
该平台支持积木编程，让学生在游戏化的操作界面中学习和锻炼编程技能，还允许老师根据教学需要自行创作AI实验课程和项目。
3. 教育品牌和产品：商汤教育提出了包括教育平台、智能视觉机器人套件SenseStorm、多款教育机器人更新等一系列全新的人工智能教育产品，并启动了针对教师的“燎原计划”培训项目。
这些产品和服务旨在为学校和教师提供领先的、综合的、完整的人工智能教育解决方案。
4. 元资源概念：商汤教育提出“元”、“元资源”、“元生态”的概念，将已有的教学资源打散成独立的小型“元”资源，并整合到平台上，以便于教师根据实际需求构建个性化的人工智能教学课程。
综上所述，商汤科技在青少年人工智能教育领域的努力集中在提
供全方位的教育资源和服务，从教材到实验平台再到教师培训，形成了一个闭环的教育生态系统。
这不仅有利于学生从小建立扎实的人工智能知识基础，也鼓励教师参与课程创作，促进了教育内容的持续更新和迭代。
人工智能课程体系及项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课:Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础2。
Python数据结构（列表，字典,元组）3.科学计算库Numpy基础4。
Numpy数组操作5.Numpy矩阵基本操作6.Numpy矩阵初始化与创建7.Numpy排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库1。
Pandas数据读取与现实2。
Pandas样本数值计算与排序3.Pandas数据预处理与透视表4。
Pandas自定义函数5。
Pandas核心数据结构Series详解6。
Pandas数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8。
Matplotlib条形图，直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3。
线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5。
逻辑回归算法原题6。
实战梯度下降算法第四课:案例实战信用卡欺诈检测1。
数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4。
正则化参数选择5.逻辑回归建模6。
过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1。
熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导3.ID3，C4。
5算法4。
决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6。
基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1。
泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型4。
GBDT构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法1.SVM要解决的问题2.线性SVM原理推导3。
SVM对偶问题与核变换4。
soft支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1。
前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课:mnist手写字体识别1。
人工智能课程大纲课程体系：人工智能(高职高专)课程体系 - v3.0 20191212
中智讯人工智能专业课程体系（高职高专）业核心课第二学期：共计24学分，实践课2周第三学期：共计19学分，实践课3周第四学期：共计19学分，实践课4周第五学期：共计8学分，实践课8周第六学期：共计16学分，顶岗实习8周，毕业设计8周公共选修课：共计10学分，分别在第二第三学期完成其他特色课程可根据学校情况酌情修改增加AI+智能产品实训0 | 4周信息类通识课488 | 24信息类任选课160 | 0毕业设计| 顶岗实习0 | 0 | 10周AI+自动驾驶实训0 | 4周AI+安防监控实训0 | 4周AI+智能生产实训0 | 4周AI+智能语音实训0 | 4周AI+消费电子实训0 | 4周实践课限选课核心课基础课信息类通识课488 | 24C 语言程序设计32 | 32计算机网络32 | 32488 | 24信息类任选课160 | 0毕业设计| 顶岗实习0 | 0 | 10周AI+智能产品实训0 | 4周AI+自动驾驶实训0 | 4周AI+安防监控实训0 | 4周AI+智能生产实训0 | 4周AI+智能语音实训0 | 4周AI+消费电子实训0 | 4周信息类通识课488 | 24信息类任选课160 | 0毕业设计| 顶岗实习0 | 0 | 10周AI+智能产品实训0 | 4周AI+自动驾驶实训0 | 4周AI+安防监控实训0 | 4周AI+智能生产实训0 | 4周AI+智能语音实训0 | 4周AI+消费电子实训0 | 4周。
达内人工智能课程体系
达内人工智能课程体系
达内人工智能课程体系是一套完整的从入门到精通的人工智能技术培训体系，旨在为学习者提供全面系统的人工智能专业技术知识及实战经验。
该课程体系把人工智能的理论知识、算法及应用场景结合起来，让学习者能够有条不紊地掌握人工智能的核心概念，引领学习者进入复杂系统的应用场景。
达内人工智能课程体系的课程分为三个部分：第一部分为基础篇，包括数学相关基础、Python编程语言、数据结构和算法等。
这一部分的内容是人工智能技术学习的基础，是学习者进阶到高级内容的必要前提。
第二部分为核心篇，主要内容包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等，这些是人工智能技术的核心技术方向，在此领域学习者可以更深入地了解相关算法及其应用场景。
第三部分为应用篇，主要包括人工智能落地等应用场景。
此部分的课程内容是专业化的，学习者可以在这里掌握各自领域对人工智能技术的应用及商业化运作。
达内人工智能课程体系也致力于培养具有实战经验的人工智能工程师。
为此，课程设置了大量的实战项目，学习者通过这些项目能够收获很多实践经验，这也是达内课程一个非常独特的地方。
总之，达内人工智能课程体系是一个非常完整、系统的人工智能技术培训体系，不仅可以为学习者提供分析问题的方法，也能够帮助将人工智能技术应用到实际生产中，是广大学习者学习人工智能技术的理想选择。
指向智能素养的人工智能课程项目化学习活动设计
学习活动改进建议与展望
总结词
针对性、可操作、前瞻性
VS
详细描述
根据学习活动效果评估结果和数据分析， 提出具有针对性的改进建议，包括调整教 学目标、优化教学内容和教学方法等。同 时，结合人工智能教育的未来发展趋势， 展望学习活动的改进方向，为学生的智能 素养发展提供有力支持。
06
结论与展望
研究结论
智能素养的定义
智能素养是指个体在面对智能时代各种挑战和问题时所应具 备的适应、应用、创新和发展的能力。它涵盖了信息素养、 计算素养、数据素养、技术素养等多个方面，并强调了这些 素养在解决实际问题中的综合应用。
智能素养的内涵
智能素养不仅包括对信息和技术的掌握，还包括批判性思维 、创新精神、协作能力等高阶思维技能。它强调的是个体在 智能时代中应对挑战和问题的综合素质，以及利用人工智能 技术进行创新和发展的能力。
人工智能课程项目化学习活动设计有助于提升学生…
通过参与项目化学习活动，学生能够更好地理解人工智能技术的原理和应用，提高解决问 题的能力，增强创新思维和团队合作能力。
人工智能课程项目化学习活动设计具有实用性和有…
项目化学习活动能够激发学生的学习兴趣和动力，提高学生的学习积极性和参与度，同时 培养学生的创新能力和实践能力。
智能素养的培养目标
培养信息获取与整合能 力
学生能够根据问题需求，自主寻找、筛选、 整合相关信息，并能够利用这些信息解决问 题。
培养计算思维与编程能 力
学生能够理解基本的算法和数据结构，掌握 编程语言和工具，并能够运用计算思维和编 程技能解决实际问题。
培养数据分析与可视化 能力
培养技术适应与创新发 展能力
学生能够理解和分析数据，运用数据分析和 可视化工具呈现数据，并能够从数据中提取 有价值的信息。
LINK ·人工智能职业教育培训项目
邢帅教育 ：C4D电商设计高级班 CINEMA 4D简称“C4D”，是德国MAXON Computer公司的旗舰产品，
以极高的运算速度和强大的渲染插件著称，C4D是一个易用、稳定、完整、 高效、强大的3D创作平台，是目前国内主流栏目包装软件。本套课程从零 基础入门到精通，课程利用案例设计的方式详细讲解灯光与材质、三维字 体设计、多边形建模、低多变形建模等内容。
课程二 ：人工智能数学基础 课程内容 ：函数与导数、线性代数与矩阵、概率分析、程序与概念（算 法推导与实现）、程序实践、课后实践。 课程目标 ：熟悉数学中的符号表示 ；理解函数求导以及链式求导法 则 ；理解数学中函数的概念 ；熟悉矩阵相关概念以及数学表示 ；将数学 概念与程序基础联系起来 ；梯度下降实例讲解。 课程三 ：机器学习概念与入门 课程内容 ：人工智能概念、获取数据与特征工程、模型训练。 课程目标 ：解释人工智能中涉及到的相关概念 ；了解如何获取数据 以及特征工程 ；熟悉数据预处理方法 ；理解模型训练过程 ；熟悉pandas 的使用 ；了解可视化过程 ；Panda使用讲解 ；图形绘制。 联系电话 ：4009990810
51CTO学院 ：人工智能—数学基础视频课程 课程目标 ：一套数学基础课程，解决所有人工智能中的数学知识点。 课程服务 ：通过课程论坛免费提出新需求 ；课程不断更新中 ；学员
可免费观看新增章节。 适用人群 ：想学习人工智能，但是数学基础比较薄弱的同学。 课程简介 ：数学基础、人工智能、机器学习、深度学习中用到的数学
授课范围包括 ：AI软件教授广告印刷、电商视觉，ID版式设计和最 新案例分析，CorelDRAW相关课程，CorelDRAW（CDR）包装设计高级班， CorelDRAW（CDR）画册设计高级班，CorelDRAW（CDR）商业广告设计高 级班。
人工智能工程技术专业工作内容有哪些
人工智能工程技术专业工作内容有哪些概述人工智能工程技术专业工作内容有哪些？人工智能工程技术专业是中国高等职业教育本科专业。
从事人工智能相关领域的研究、设计、开发等方面工作，也可在城市大脑、智慧气象、智能物联、智能制造、智慧农业等领域工作。
一、人工智能工程技术专业课程体系：专业课程：人工智能导论、高等数学、大学物理、高级程序设计语言、数据结构、分布式数据库、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、机器学习技术与应用、深度学习技术与应用、python项目开发、智能数据采集、控制论与人工智能、数据可视化与应用、智能控制设备应用开发、计算机视觉技术与应用、自然语言处理技术与应用、智能产品营销与服务、游戏AI设计与开发、虚拟现实与增强现实等。
集中实践课程：分布式数据库实战、机器学习技术与应用实战、Python高级编程项目实战、智能数据采集实战、数据可视化与应用实战、自然语言处理实战。
二、人工智能工程技术专业培养目标：本专业培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、职业道德和精益求精的工匠精神，掌握较为系统的基础理论知识和技术技能，具有一定的技术研发、工艺设计、技术实践能力，能从事科技成果、实验成果转化，胜任生产加工中高端产品、提供中高端服务、解决较复杂问题、进行较复杂操作，具备较强的创新创业能力和可持续发展能力，具有一定的国际视野，能够依托产学研协同合作，紧扣行业及社会需求，以人工智能产业工程技术实践为主线，结合“岗、课、赛、证融合”、“校企合作”等制度，有较强的就业能力和可持续发展能力的人才；主要培养面向人工智能训练师、人工智能工程技术人员、人工智能系统开发工程师、人工智能系统运维工程师、人工智能数据采集及处理人员、人工智能数据标注人员等职业群，能够从事人工智能算法训练、数据分析处理、智能产品应用开发、产业智能系统设计、运维、管理和优化等工作的高层次技术技能人才和高级应用复合型人才。
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人工智能课程体系及项目实战人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础2.Python数据结构（列表,字典,元组）3.科学计算库Numpy基础4.Numpy数组操作5.Numpy矩阵基本操作6.Numpy矩阵初始化与创建7.Numpy排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库1.Pandas数据读取与现实2.Pandas样本数值计算与排序3.Pandas数据预处理与透视表4.Pandas自定义函数5.Pandas核心数据结构Series详解6.Pandas数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3.线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5.逻辑回归算法原题6.实战梯度下降算法第四课：案例实战信用卡欺诈检测1.数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4.正则化参数选择5.逻辑回归建模6.过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1.熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导3.ID3,C4.5算法4.决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6.基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1.泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型4.GBDT构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法1.SVM要解决的问题2.线性SVM原理推导3.SVM对偶问题与核变换4.soft支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1.前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课：mnist手写字体识别1.Tensorflow框架N网络结构3.基于tensorflow的网络框架4.构造CNN网络结构5.迭代优化训练第十课：聚类与集成算法1.k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理2.python实现k-means算法3.聚类算法应用场景与特征工程4.Adaboost集成算法原理机器学习项目实战1.科比职业生涯数据分析2.信用卡欺诈检测案例3.鸢尾花数据集分析4.泰坦尼克号船员获救预测5.员工离职预测6.mnist手写字体识别2、人机对话课程大纲第一章：Human–robot-chattersystem运行环境1.pycharm下载及安装2.pycharm的库使用介绍3.pycharm使用实例演示4.Anaconda下载安装5.Anaconda 库使用6.Anaconda使用实例演示第二章：robot基本概念1.robot是什么2.robot的应用场景3.robot语言依赖性4.robot工作流程5.robot运行环境6.robot框架介绍7. robot的安装（api与源码）8. robot的quickstart第三章：robot智能机器人1.创建机器人2.设置机器人适配器3.输入与输出适配器4.逻辑适配器5.机器人响应应答6.训练自己的语料第四章：robot之eample数据源详述(单词与文本)1.simple demo数据2.mongodb数据3.git数据4.terminnal5.more数据第五章：设置robot训练级别1.训练list data2.训练corpus data3.训练scope data4.训练外部API5.创建一个新的语料级别6.抽取自己机器人的语料第六章：robot之过滤器1.filter是什么2.filter的主要用途是什么3.filter的创建4.filter的设置5.filter级别设置6.filter判别第七章：自然语言处理之robot 适配器详解1.逻辑适配器2.输入适配器3.输出适配器4.数据计算适配器第八章自然语言处理之robot参数1.什么robot参数2.扩展机器人参数3.robot日志输出4.robot惯用日志输出第九章：session识别详解1.session 构建2.session实战案例操作3.文摘自动生成人机对话项目实战1.项目介绍背景2.项目核心技术点介绍3.智能机器人人机对话系统4.代码实现5.人机对话优化（补充优化）6.开源机器人有哪些3、深度学习课程大纲第一阶段：Python必备库快速入门1.Python语言基础快速入门2.科学计算库Numpy3.数据分析处理库Pandas4.可视化库Matplotlib5.人工智能必备Python基础，快速掌握语言风格与常用库使用方法第二阶段：机器学习经典算法1.线性回归2.逻辑回归3.决策树4.随机森林5.支持向量机6.Xgboost7.聚类8.神经网络9.PCA与SVD10.词向量模型word2vec11.机器学习必备经典算法原理推导第三阶段：机器学习案例实战1.科比职业生涯数据2.泰坦尼克号船员获救预测3.信用卡欺诈检测4.鸢尾花数据集分类5.Mnist手写字体识别6.员工离职与股价预测7.基于真实数据集，使用scikit-learn库进行建模与评估工作，从零开始，代码实战。
第四阶段：决胜AI深度学习必备原理1.深度学习发展与应用2.神经网络必备基础3.神经网络架构4.卷积神经网络详解5.神经网络技巧与细节6.强化学习原理与实践7.从神经网络基础知识点入手，分模块讲解神经网络细节，由浅入深过渡到深层的卷积神经网络，技巧与细节分析。
第五阶段：深度学习必备框架1.Tensorflow基础操作2.Tensorflow建立机器学习模型3.Tensorflow神经网络详解4.基于Tensorflow的CNN与RNN模型5.Caffe框架配置参数详解6.Caffe两种常用数据源制作7.Caffe技巧与应用深度学习项目实战1.验证码识别（基于Tensorflow）2.文本分类（基于Tensorflow）3.图像风格转换（基于Tensorflow）4.词向量模型Word2vec（基于Tensorflow）5.强化学习让AI自己玩游戏（基于Tensorflow）6.人脸检测（基于Caffe）7.人脸关键点定位（基于Caffe）4、图像处理课程大纲第一课：认识OpenCVOpenCV介绍、环境搭建、图像加载、显示、保存。
读取视频文件与摄像头视频流读取与保存。
第二课：神奇的数据结构Mat讲解OpenCV3.x中最重要的数据结构Mat，如何使用Mat、各种基于Mat的操作技巧，指针方式访问与遍历像素、实例详解Mat的妙用第三课：像素算术与几何操作讲解如何计算图像最大最小值、均值与标准方差、加、减、乘、除算术操作，以及与或非的逻辑运算、重点演示这些简单操作，在实际图像处理中的使用技巧与应用场景第四课：滤波函数-改变图像的神奇手段讲解OpenCV3.x中最常用的基于卷积原理的滤波函数、包括均值、中值、高斯、盒子模糊、自定义滤波器等技术与使用技巧第五课：边缘提取讲解OpenCV中梯度与边缘提取的方法与函数调用、以及使用技巧，如何正确的使用这些方法获得正确处理结果，如何避免人为输入参数行为第六课：高斯金子塔与拉普拉斯讲述什么是图像金字塔、什么图像的高斯不同、拉普拉斯不同，图像金字塔融合技术第七课：直方图与反向投影详细讲述图像直方图的定义、应用场合与场景、直方图反向投影技术在图像处理与视频处理用的应用第八课：图像二值化讲述图像二值化的各种方法与技巧、如何对超大图像进行准确二值化第九课：图像形态学操作讲述二值图像的各种形态学操作与使用技巧第十课：霍夫变换与Blob分析直线检测,圆检测\特定几何形状分析第十一课：二值图像分析-对象提取与测量基于轮廓分析、几何矩分析讲解二值图像中对象分析与对象测量技术第十二课：HAAR与LBP特征与人脸检测讲述基于统计特征的HAAR与LBP方式与AdaBoost一起工作实现人脸检测的原理、OpenCV相关API参数解释、以及其他开源的与商用的人脸检测SDK的使用。
在图像与视频中实现人脸检测图像处理项目实战1.AR技术应用直播视频中经常会出现的技术、基于OpenCV实现对视频中人脸实时跟踪，实现一些虚拟旁白与装饰图片与场景融合。
2. 二维码检测与定位二维码的图像扫码解析已经成为很多APP的标准配置与使用方式，但是检测与定位二维码位置一直是技术难点，本案例通过直播课程所学知识，带领大家一步一步剖析知识点、整理思路、实现代码、实现图像中二维码位置检测与定位3.车牌提取与预处理详细分析如何利用所学知识，综合分析解决车牌识别中最难技术问题之一，车牌定位与提取、以及前期预处理5、网络爬虫课程大纲1、零基础入门Python网络爬虫1.认识Python网络爬虫2.网络爬虫工作原理详解3.网络爬虫的常见类型与应用领域4.数据提取技术基础：正则表达式基础实例实战5.编写一个简单网络爬虫爬取51CTO学院课程数据2、Urllib模块基础与糗事百科爬虫项目实战1.使用Urllib模块进行简单网页爬取2.百度信息自动搜索爬虫实战3.自动POST请求实战4.Cookie处理实战5.浏览器伪装技术实战6.数据自动写入数据库实战7. 糗事百科网络爬虫项目实战3、淘宝商品图片爬虫开发实战1.淘宝商品图片爬虫实现思路分析2.淘宝商品图片信息的分析与提取3.编写淘宝商品图片爬虫对目标图片进行批量爬取4.淘宝商品图片爬虫项目的调试与运行4、用户代理池与IP代理池构建技术实战1.为什么要构建用户代理池与IP代理池（避免被反爬）2.IP代理池构建的第一种方案实战（随机IP代理池）3.IP代理池构建的第二种方案实战（接口调用可用IP）4.如何验证IP是否为可用IP（代理IP的自动过滤与筛选）5.IP代理池构建的第三种方案（自建服务器+自动切换IP技术）6.同时构建IP代理池与用户代理池7.使用用户代理池与IP代理池技术批量爬取法律文书数据5、使用抓包分析技术获取Ajax动态请求数据实战1.抓包分析技术简介与Fiddler软件使用基础2.抓取HTTPS数据包难点解决技巧3.Ajax动态请求数据的分析与获取4.通过抓包技术分析中国裁判文书网数据请求5.实现对隐藏文书数据的批量爬取实战6、淘宝大型商品数据爬虫项目实战1.淘宝大型商品数据爬虫项目的实现思路分析2.对目标爬取数据与网页进行简单分析3.通过抓包分析技术获取淘宝价格信息数据4.GBD大型商品数据爬虫项目的编写实战T构造原理5.将爬取的目标数据自动写入数据库中存储7、腾讯视频评论爬虫项目实战1.腾讯视频评论爬虫项目的简单实现2.对腾讯视频评论进行抓包分析3.实现自动加载请求腾讯视频评论4.腾讯视频评论爬虫项目完善与实战8、12306火车票抢票项目开发实战1.12306火车票抢票项目的开发思路分析2.实现cookie的自动处理实战3.实现登录验证码的处理实战4.编写自动登录12306爬虫实战5.通过抓包技术分析12306接口数据集6.余票查询功能的实现实战7.自动提交预订申请功能的实现实战8.乘客信息的自动选择功能的实现实战9.订单的自动确认与提交功能的实现实战10.实现票务的自动监控与自动抢票实战9、Scrapy框架基础使用实战1.Scrapy框架的优点2.Scrapy框架的安装与难点解决实战3.Scrapy简单命令基础使用实战4.XPath表达式基础实战5.Items的编写与使用6.Scrapy爬虫的编写实战7.使用pipelines对数据进行后续处理实战8.settings的常见设置9.中间件技术实战10.通过Scrapy框架构建一个简单的爬虫项目实战10、Scrapy当当网商品数据爬虫项目开发实战1.当当网商品数据爬虫实现思路分析2.目标数据提取与商品页面分析3.Scrapy当当网商品数据爬虫项目的创建4.Items的编写实战5.商品数据爬虫的开发实战6.数据的后续处理与Pipelines编写实战11、Scrapy和讯博客爬虫项目开发实战1.和讯博客博文数据爬虫实现思路分析2.目标数据提取与和讯博客页面分析3.Scrapy和讯博客博文数据爬虫项目的创建4.Items的编写实战5.博客博文数据爬虫的开发实战6.数据的后续处理与Pipelines编写实战12、Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目开发实战1.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目实现思路分析2.登录数据传递请求的截获与分析3.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目的创建实战4.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目的编写开发实战5.实现验证码的自动识别并自动登录6.登录状态的保持实战7. 自动登录并自动爬取登录后页面的数据实战13、Scrapy与Urllib整合项目开发实战1.如何将Scrapy与Urllib整合使用2.京东商城图书商品数据爬虫的开发思路3.目标数据与京东商城图书商品页面分析实战4.京东商城图书商品数据爬虫的编写实战5.京东商城图书商品数据爬虫项目的运行与调试实战14、PhantomJS+Selenium技术基础实战1.爬虫的常见反爬技术与各反爬手段破解思路一览2.抓包分析技术实在无法解决的情况下如何编写爬虫3.PhantomJS技术与Selenium技术简介4.PhantomJS技术基础实战5.Selenium技术基础实战6.通过PhantomJS+Selenium技术实现爬虫实战15、解决JS动态触发+id随机生成反爬破解实战1.JS动态触发+id随机生成反爬策略如何破解？2.腾讯动漫爬虫开发过程遇到的技术难题引入3.通过PhantomJS+Selenium技术解决爬虫反爬限制4.动漫网页的自动拖动与漫画自动模拟触发加载5.多页动漫作品数据的爬取实战16、分布式爬虫构建基础与简单分布式爬虫的构建实战1.分布式爬虫常用的架构方式详解2.方案的选择（Linux+Docker+Redis+Urllib+MySQL）3.Docker技术基础4.Redis技术基础5.准备基础镜像并做好基础准备6.配置好中心节点服务器7.17K小说网站分析与对应分布式爬虫项目的编写将分布式爬虫项目部署到某个子节点中并调试批量建立子节点服务器实现分布式爬取实战及效果展示17、复杂分布式大型网络爬虫的构建与部署实战1.Scrapy-redis架构方式详解2.如何构建Scrapy-redis分布式爬虫实战3.通过Scrapy-redis实现小说数据分布式爬虫项目实战4.Scrapy-redis与简单分布式爬虫的对比5.Scrapy-redis分布式爬虫项目的管理实战18、Python网络爬虫其他高级技术1.数据去重技术（布隆过滤器构建实战）2.pyspider可视化技术3.网络爬虫维护与管理技术实战4.网络爬虫性能监控技术实战19、Python网络爬虫工程师面试指导11.Python网络爬虫工程师面试的要点注意事项2.上海Python网络爬虫工程师经典面试题的讲解与指导3.学员作业项目在线直播指导与解答20、Python网络爬虫工程师面试指导21.应聘Python网络爬虫工程师，面试官看重你什么？2.求职渠道的筛选与精准求职渠道推荐3.学员作业项目在线直播指导与解答。