课程信息
学习安排,一眼看清课程介绍
连接AI应用
围绕智能体、工作流与接口集成,探索Python的应用方式。
走进开发过程
从网页、桌面程序到部署,理解项目的构成与运行。
围绕任务交付
通过课程中的实践主题,练习从需求拆分到功能实现。
谁适合上这门课?
希望进一步探索Python与AI应用开发的学习者。单独报名的基础要求需结合学习经历确认。
●数据分析师/运营人员:需要数据采集与可视化技能
●Python初中级开发者:希望深入爬虫与数据工程领域
●市场营销/产品人员:需掌握竞品分析和市场数据获取
●高校学生/研究者:需要学术数据采集与分析能力
●转行IT学习者:寻求系统性的Python数据技能提升
课程成果
以能力提升为学习目标,逐步练习分析问题、编写代码与完成实际任务。
学会知识,更要建立
解决实际问题的能力。
通过循序渐进的练习,把知识转化为可迁移、可表达、可持续提升的技能。
AI工具协作与应用设计
围绕需求选择工具、调用接口与组织工作流,练习将 AI 能力接入应用。
应用开发与交付能力
串联页面、业务逻辑与数据,练习测试、部署和维护。例如搭建问答助手或信息管理功能。
技术判断与迭代能力
检查 AI 生成代码,定位异常并改进实现方案,形成可复用的开发方法。
课程大纲
共24个主课主题;分为4个学习阶段,按学习顺序展示。
主要内容
- 01
AI 智能爬虫搭建数据采集新基建
- 02
Token经济学:AI爬虫的成本控制
- 03
AI自动上网_专题情报雷达
- 04
AI爬虫的终极形态落地
- 05
动态页面认知解析:JS逆向全链路
主要内容
- 06
AI游戏智能体:感知、决策与执行
- 07
WorkBuddy智能体:实干型 Agent 搭建
- 08
Agent技能工程:定时爬虫模块化封装
- 09
AI 生活 Agent:外卖智能省钱决策
- 10
AI 智能 Agent:自媒体自动运营实战
- 11
AI 语音 Agent:语音交互问答系统搭建
- 12
多Agent编排:分布式智能体协同实战
主要内容
- 13
Agent 驱动建站:AI 前端页面开发实战
- 14
Agent 驱动建站:后端与数据库智能开发
- 15
Agent 驱动建站:云端项目部署上线实操
- 16
环境自动化:OpenClaw智能配置实战
- 17
AI快速制作桌面程序
- 18
AI一键打包桌面程序
主要内容
- 19
文档 Skill 蒸馏:RAG 提示词固化实操
- 20
Agent 智能巡检 Github 热门开源项目
- 21
AI Agent 自主互联网探索系统
- 22
AI Agent 智能游戏世界探索
- 23
AI Agent 全域舆情感知与智能洞察
- 24
AI Agent 自我进化实验:从想法生成到自动优化
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教学方式
案例引入
用具体任务帮助理解知识的使用方式。
动手实践
从功能拆分到代码实现,在练习中连接知识。
反馈与调整
结合课堂讲解和课后辅导,持续梳理问题。
师资团队
学员故事
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