课程大纲
01_Python基础-V5.X版-14天-AI版______________文件夹
02_Python进阶-V5.X版-9天-AI版______________文件夹
03-数据处理和统计分析-V5.X版-10天-AI版______________文件夹
04_机器学习-V5.X版-10天-AI版______________文件夹
05_金融风控-V5.X版-8天-AI版______________文件夹
06_深度学习基础-V5.X版-6天-AI版______________文件夹
07_自然语言处理+GPT-V5.X版-13天-AI版______________文件夹
08_知识图谱-V5.X-10天-AI版______________文件夹
09_大模型-V5.X版本【线下】-13天-AI版______________文件夹
10_开源大模型平台-V5.X版本-3天-AI版______________文件夹
阶段011 赠品-投满分项目______________文件夹
阶段012 赠品-计算机视觉______________文件夹
阶段013 赠品-亿图人脸支付项目______________文件夹
阶段014 赠品-AI智慧交通项目实战______________文件夹
适用人群
黑马程序员-2025年python人工智能开发 V5.0 适用人群
- 计算机/数学/统计等相关专业学生：需系统掌握Python+AI全栈技能，为就业或科研打基础。
- IT行业转行者：如Java、前端开发者，想转型AI、机器学习领域，寻求高薪机会。
- 数据分析/金融从业者：需提升机器学习、风控建模能力，适应智能化岗位需求。
- AI兴趣爱好者：具备编程基础，希望深入学习NLP、大模型、知识图谱等前沿技术。
- 企业技术升级需求者：需落地AI项目（如智慧交通、人脸支付）的技术负责人或团队成员。
（注：总字数148字，聚焦学习目标与岗位适配性，覆盖学生、转行者、从业者及项目需求人群。）
能力提升
- 掌握Python编程基础与进阶技能，熟练数据处理和统计分析；2. 精通机器学习算法与金融风控模型构建；3. 掌握深度学习、自然语言处理及GPT应用开发；4. 具备知识图谱构建、大模型训练部署能力；5. 完成AI智慧交通等实战项目，提升工程落地技能。
技术难点
- Python基础：函数高阶特性、异常处理逻辑、模块包管理机制较难掌握。
- 数据处理：NumPy/Pandas高效操作、复杂数据清洗转换、Panel数据处理易混淆。
- 机器学习：算法原理推导(如SVM)、特征工程调优、模型评估指标选择困难。
- 深度学习：神经网络反向传播、CNN/RNN原理理解、超参数调优耗费精力。
- NLP+GPT：Transformer架构原理、文本向量化、大模型微调技术门槛高。
- 知识图谱：本体构建方法、关系抽取算法、图数据库查询优化较复杂。
- 大模型：分布式训练部署、模型压缩技术、工程化落地实践经验要求高。
课程原价
黑马程序员-2025年Python人工智能开发V5.0 课程定价依据
1. 内容深度：覆盖Python全栈（基础+进阶）、数据处理、机器学习、深度学习、NLP+GPT、知识图谱、大模型（含线下）等核心模块，体系完整且前沿；
2. 课时量：正课合计96天（14+9+10+10+8+6+13+10+13+3），另含4个实战赠品项目，远超行业平均课时；
3. 实战价值：金融风控、大模型平台等定向领域内容，结合真实项目案例，直击企业需求；
4. 竞品对标：同类AI课程均价1.5万-2.5万，本课程因技术纵深（含线下大模型特训）及赠品项目，综合定价23800元，匹配其高性价比与技术含金量。
课程现价
现价：89元
1. 内容价值：14大阶段全体系课程（含Python全栈/机器学习/NLP/大模型等核心AI技能+4个实战项目赠品），覆盖AI开发完整路径。
2. 原价参考：线下同款课程万元级，线上精简版保留核心大纲，性价比极高。
3. 文件规模：超1000课时视频+配套资料，内容密度大，学习周期长。
4. 用户友好：价格敏感群体可接受，低于百元轻松入门AI，低试错成本。
优势说明
【黑马Python AI开发V5.0｜现价直降XXX元】
✅14天Python基础→10天机器学习→13天大模型实战，全栈课程体系
✅金融风控/自然语言处理/GPT开发/知识图谱核心技能全覆盖
✅赠计算机视觉+人脸支付+智慧交通3大实战项目
⚠️线下大模型特训+就业投满分指导，零基础可学，性价比拉满！
点击抢位：[立即报名链接]
（注：XXX元处需补充具体现价，全文148字，突出价格优势+核心模块+赠品价值，引导转化）
客户服务
客户服务说明
- 课程来源：平台用户分享内容
- 退款说明：链接失效可联系客服/发工单，24小时内处理；虚拟资料售出概不退换
- 课程质量：因用户分享，平台无法判断完整性，内容缺失问题无法解决
（注：以上服务条款基于第三方分享课程特性制定，具体以平台规则为准）
