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2020年智能机器人软件开发课程大纲

目前课程版本:1.1   发布时间:2019.12.11   菲律宾申博管理平台

智能机器人软件开发基础班课程大纲

学习对象

具有一定数学基础、理工方向本科毕业生

上课方式

全日制脱产,每周5天上课(实际培训时间可能因法定节假日等因素发生变化)

培训要求

自带笔记本

培训时间

基础班7天、就业班4个半月,详情可询咨询老师   点击咨询

 
智能机器人软件开发基础班课程大纲
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
第一阶段:
Python基础入门
Python简介和
开发环境搭建
计算机组成原理;python的特点和使用场景;python环境搭建;pycharm的安装和使用 可掌握的核心能力:

1. 能够熟练使用掌握python的语法;
2.掌握函数式编程思想;
3. 能够使用Python语言完成图形化界面的开发。
Python基础语法 程序bug分析和debug;程序注释的使用;python中变量的定义和使用;标准输入和输出函数;python运算符
Python流程控制语句 条件控制语句if;循环控制语句while;continue和break;嵌套循环;while循环;for循环遍历;range区间使用;for else语法
高级变量类型 列表;冒泡排序和选择排序;元组;set集合;字符串;map字典;切片;推导式语法
Python函数 函数的定义和使用;函数形参和实参;局部变量和全局变量;默认参数和关键字参数;可变参数;递归函数;函数式编程;常见的高阶函数
PyQt图形化界面开发 常见的文本控件和输入控件;按钮控件;信号和槽通信机制;常见布局方式;对话框控件

智能机器人软件开发就业班课程大纲

学习对象

具有一定数学基础、理工方向本科毕业生

上课方式

全日制脱产,每周5天上课(实际培训时间可能因法定节假日等因素发生变化)

培训要求

自带笔记本

培训时间

基础班7天、就业班4个半月,详情可询咨询老师   点击咨询

 
智能机器人软件开发就业班课程大纲
所处阶段 主讲内容 技术要点 学习目标
第二阶段:
Python核心编程
文件IO 文件的打开和关闭;文件的读写;文件的定位读写;相对路径和绝对路径;文件和文件夹的其它操作 可掌握的核心能力:
1.掌握面向对象编程思想;
2.掌握Python中模块、异常及第三方框架的引入和使用;
3.建立编程思维以及面向对象程序设计思想精髓;
4.掌握版本控制工具Git管理软件项目。

可解决的现实问题:
能够灵活运用Python技术完成程序分析与编写,抽象化的分解业务逻辑,使用Python技术完成小游戏程序的开发。
面向对象 面向对象和面向过程;类的定义和对象的创建;属性和方法定义;运算符重载;属性和方法私有化;面向对象封装;面向对象继承和多继承;多态和鸭子模型;类属性和对象属性;类方法和静态方法;枚举;引用以及可变类型和不可变类型;数据类型三种比较方式
模块和包 模块基本概念; 模块导入; 多模块导入冲突; 包基本概念;模块整体导入与局部导入;常用系统模块
异常处理 异常基本概念; 异常捕获的几种语法格式; 常见的异常错误; 自定义异常
Pygame框架 Pygame基本概念; Pygame窗体展示; Pygame坐标系; Pygame图像渲染; Pygame图像移动;Pygame事件机制; Pygame文本渲染; Pygame渲染原理; Pygame声音播放
Git版本控制 版本控制基本概念; Git版本控制工具介绍;Git本地仓库与远程仓库; Git本地仓库工作流程;Git本地仓库命令操作流程; Git远程仓库创建与删除; Git本地仓库与远程仓库交互流程;Git本地仓库与远程仓库命令交互; Git仓库多人协作
面向对象实战:
飞机大战&坦克大战
游戏界面渲染; 键盘事件捕获与处理; 面向对象分析飞机;飞机的显示;飞机的控制;面向对象分析子弹;子弹显示与运动; 面向对象分析敌机; 子弹与敌机的碰撞检查;子弹和敌机的回收处理与循环利用;爆炸物的显示; FPS与得分计算与显示;窗体创建;页面的封装;多页面的构建与分流;坦克和砖墙的显示;基于显示特征的抽象构建;实现抽象显示的多种子元素;基于子元素显示特性定义;地图协议;坦克的移动与砖墙的阻塞;移动与阻塞特征的抽象构建;移动越界判断与处理;子弹显示与回收;可回收特征的构建;子弹与砖墙的碰撞检查;攻击与被攻击的抽象构建;砖墙被攻击时爆炸物的显示;攻击与被攻击产物的抽象构建;销毁对象时产物的抽象构建;显示物抽象定义显示顺序;敌方坦克移动A星搜索算法;应用程序打包
第三阶段:
高等数学知识加强
高等数学引入 numpy数组及属性;numpy数组比较与运算;数组切片与变形;高维数据及应用场景 可掌握的核心能力:
1.理解高中、大学的数学常识及应用场景;
2.熟悉numpy、sympy等科学计算程序库;
3.掌握matplotlib库的数据科学图标绘制。

可解决的闲时问题:
能用计算机求解多项式,微积分、离散数学、矩阵运算、排列组合和统计学问题。
向量和矩阵 线性代数入门;行向量与列向量;numpy切片与索引;numpy广播机制
矩阵运算与空间维度 矩阵乘法;倒数;逆矩阵
numpy科学计算 numpy统计分析;偏差与方差;玛雅计算法;概率论入门;numpy逻辑操作;numpy排序
numpy切片&索引&广播 numpy一维数组;二维数组的切片和索引;numpy数组拆分;合并与相关高级操作
sympy科学计算 高中数学快速复习;sympy库入门;分数和特殊无理数;latex语法;代数运算;sum和Product运算
极限导数&微积分 左极限和有极限;导数;导数的求导公式;多阶导数/高阶导数;积分
代数&解方程&概率论 解一元方程;解二元方程;代数运算;sympy表达式;正态分布
matplotlib数据可视化 表格绘制的基本操作;折线图与三角函数绘制;子表格绘制;动态数据可视化
第四阶段:
Python高级编程
网络通信基础 基于UDP通信技术的网络程序;基于UDP的广播收发技术;编码解码及转换;基于TCP通信技术客户端程序;基于TCP通信技术服务器程序;TCP3次握手和4次挥手概念;TCP/IP协议概念;IP地址&域名&DNS概念 可掌握的核心技能:
1.熟悉网络通信的原理及应用;
2.掌握Python Web开发框架及应用;
3.熟悉数据库常见操作;
4.掌握网络爬虫原理及应用;
5.掌握Python嵌入式应用开发。

可解决的现实问题:
能够根据需求熟练使用Python实现网络爬虫的设计与开发;能够根据需求完成嵌入式应用的开发。
HTTP协议与服务器 HTTP请求及响应报文;长连接&短连接;基于TCP实现HTTP协议模拟浏览器;基于TCP实现HTTP协议服务器;实现静态资源Web服务器;实现网游服务器;基于WSGI实现动态Web服务器
Web开发框架 Web服务器通信过程;web框架实现
多任务-线程&进程&协程 并行和并发的概念;使用线程实现多任务;同步任务及异步任务;互斥锁、死锁;多线程版UDP聊天器;多任务版TCP服务器框架;线程的事件(Event);GIL全局锁、RLock递归锁、线程池(ThreadPoolExecutor);进程间通信-消息队列Queue;进程池Pool及其通信;多进程版文件夹拷贝器;多进程fork概念;进程间通讯-管道Pipe;可迭代对象、迭代器;斐波那契数列;协程-yield;协程-gevent;并发下载器;协程版Web服务器
Linux系统&命令 操作系统入门;Linux操作系统发展史;不同文件系统的目录结构;Linux常用技巧及配置;Linux命令格式及帮助入门;Linux文件目录命令;Linux操作系统信息;Linux文件&目录权限;Linux用户及组操作;重定向&管道;find查找及grep过滤;Linux系统安装及配置
vim&Shell脚本 Vim编辑器3种模式使用;Vim快捷键;Shell基本概念;Shell变量及数组;Shell表达式;Shell运算符;Shell流程控制;Shell脚本案例;Linux定时任务cron
正则表达式 学习re模块;匹配单个字符;匹配多个字符;正则表达式分组;匹配开头与结尾;贪婪与非贪婪模式
数据库编程 mysql概述;sql语法入门;数据库,数据表的CRUD操作;单表数据CRUD操作;多表数据CRUD操作;子查询;真实项目数据库分析;常见SQL笔试题讲解;视图,事务,索引;数据库设计范式;python代码操作数据库;使用框架操作数据库
html与css html语法;常用的html标签;css语法规则;css选择器;常用css属性;流式布局
网络爬虫 爬虫工作原理;常见爬虫;编写爬虫爬取数据;使用sql存储数据;使用html与css精美展现数据
Python驱动底层硬件 Raspberry学习;常见传感器学习;GPIO学习;数字电路;PWM方波
第五阶段:
C++高级实战
数据类型和逻辑控制 变量声明和初始化;变量大小;注释;逻辑运算符、循环处理(for | while | do-while);break 和 continue命名空间、数组、字符串 可掌握的核心能力:
1.掌握C++语法、lambda表达式及常见的数据类型等;
2.熟练使用C++语言下面向对象思想设计程序;
3.掌握多线程互斥、并发思想,能设计出常见的设计模式;
3.理解C++编译原理,能够熟练编写编译规则等;
4.熟练使用C++技术完成针对问题的程序编写。
动态数组和函数 vector的使用;函数表现形式;函数原型;分离式编译;函数重载;函数参数传递数组;函数参数传递引用;内联函数
指针与引用 指针声明和初始化、指针解引用、动态内存分配、数组和指针关系;指针算数、指针与常量、函数参数传递指针、函数返回指针;二级指针、函数指针、左引用和右引用
类和对象 类和对象介绍;堆栈创建对象;访问修饰符;实现成员函数手段;构造函数;析构函数;拷贝构造函数;移动构造函数;this指针;常函数和常对象;静态成员;结构体和类;友元
运算符重载和继承 运算符重载的意义;运算符重载的两种写法;输入运算符重载;输出运算符重载;赋值运算符重载;调用运算符重载;lambda表达式;继承介绍;继承中的访问权限;继承中的构造和析构;重写父类同名函数;多重继承;类的前置声明
多态和智能指针 多态概念解释;联编机制解释;虚函数;override 和 final;=delete和=default;纯虚函数;抽象类和接口;原始指针潜在隐患;智能指针(unique_ptr 、shared_ptrweak_ptr);c/c++动态内存申请
异常和I/O 宏变量和条件宏;枚举;捕获异常;抛出异常;自定义异常;基本输入输出操作;string字符流;文件读写操作
模板和容器 模板编程的必要性;函数模板;可变参数;可变参数函数模板;类模板编程;顺序容器;关联容器;迭代器;function对象;bind函数
线程和设计模式 线程概念;join和detach;获取线程id和休眠;结束线程;并发访问;线程同步(互斥量、lock_guard、unique_guard);条件变量;async函数;单例模式;观察者模式
make 和 cmake 程序编译解释;makefile规则解读;makefile入门;cmake介绍;CmakeList.txt解读;自定义配置;导入第三方依赖库
第六阶段:
Qt&C++驱动实战
Qt编程基础 clion使用三方库使用;clion配置Qt开发环境;Qt的对象树模型以及内存泄露分析 可掌握的核心能力:
1.理解Qt图像化界面的绘制流程;
2.掌握Qt图像化界面应用开发流程;
3.掌握socket通信原理及应用;
4.理解上位机驱动开发原理;
5.掌握Python和C++下机器人驱动开发。

可解决的现实问题:
1.能够根据需求设计与开发PC端图形化应用;
2.能够独立开发UR/AUBO机器人驱动应用;
3.理解开源框架urx库实现原理,能够进行二次开发。
Qt文件操作和网络通信 Qt的信号和槽;自定义信号;资源文件文件使用;Qt界面的事件机制;Qt自定义控件绘制;Qt绘制时钟应用
Qt高级应用 Qt文件IO操作;Qt网络通信TCP和UDP实现;Qt发送UDP广播;Qt编写局域网聊天软件
机器人驱动开发原理 机器人上位机驱动开发和下位机驱动开发区别;UR机器人上位机驱动和AuBo机器人上位机驱动原理;机器人下位机socket通信
UR机器人驱动编程语言 URScrpit语言作用和简介;URScrpit变量定义;流程控制以及内置函数介绍
UR机器人上位机驱动开发 C++网络通信socket;三种移动方式movel、movej以及movep实现;机器人下位机返回数据解析;数据存储之大端存储和小端存储;阻塞实现机器人移动
常用机器人驱动库 URX驱动库实现原理;python解析大端存储数据;python开启线程处理数据解析;python socket通信;Aubo机器人驱动库实现
第七阶段:
机器人操作系统(ROS)
ROS核心基础 ROS基本概念;ROS开发环境搭建;ROS架构设计理论;ROS的文件系统;Workspace,Package与Node的概念;Python与C++开发Node节点;rosnode工具的使用;package结构目录资源配置 可掌握的核心能力:

1. ROS核心编程;
2. C++开发ROS程序;
3. Python开发ROS程序;
4. 各种ROS调试工具的使用;
5. ROS的三种通讯模型;
6. TF坐标转换;
7. Moveit框架使用;
8. 可视化工具使用;
9. 机械臂正解反解;
10. 硬件驱动开发;
11. 产品线可视化设计与仿真开发。

可解决的现实问题:

1.已经可以使用ROS通讯系统来控制硬件设备;
2.掌握机器人操作系统;
3.满足市面上企业对ROS开发人才的需求。
Topic通讯模型 Topic通讯机制原理介绍;Python与C++开发Publisher;rostopic工具调publisher;rqt工具调试publisher;Python与C++开发Subscriber;rostopic工具调试Subscriber;rqt工具调试subscriber;Message基本概念;自定义Message流程;引用自定义对象类型Message;引用系统库类型Message;引用三方库类型Message;集合类型Message;rosmsg调试Message
Qt&ROS应用案例 小乌龟坐标系与基本操控;小乌龟通讯模型分析与讲解;ros工具操控小乌龟移动和旋转;ros的Qt环境搭建;Python与C++开发Qt应用操控小乌龟运动;Python与C++开发Qt应用获取小乌龟实时位置信息
ROS日志 日志等级;Python与C++的日志API;rosconsole工具的使用;rqt工具的日志操作
Service通讯模型 Service通讯机制原理介绍;Python与C++开发Server端;rosservice工具调试server端;rqt工具调试server端;Python与C++开发Client端;Client端的调试;srv消息基本概念;自定义srv消息流程;srv消息与Message消息间的关系;自定义复杂类型的srv消息;小乌龟service通讯模型分析;ros工具调用小乌龟的reset;kill,spawn等服务;Python与C++开发Qt应用调用小乌龟提供的服务
扫地机器人案例 小乌龟扫地机器人介绍;Qt控制扫地机器人线速运动;线速运动存在的问题分析;开环控制与闭环控制系统介绍;PID控制算法介绍;rqt_plot工具使用介绍;线速度P算法的控制与k值调试;线速度I算法的控制与k值调试;线速度D算法的控制与k值调试;Qt控制扫地机器人角速度运动;角速度调整策略;极限位置运动调试与问题分析;扫地机器人路径规划
Action通讯模型 Action通讯原理介绍;SimpleAction的Server与Client端介绍;Python与C++开发SimpleActionServer端;Server端Result响应与Feedback响应;Python与C++开发SimpleActionClient端;Client端Goal的发送与取消;Client端Feedback处理与Result处理;Action消息基本概念;自定义Action消息流程;Action消息与Message消息间的关系;自定义复杂类型的Action消息;SimpleAction存在的问题;Action的Server端与Client端介绍;Python与C++开发ActionServer端;Server端的状态管理;Server端不同状态的Result响应;Python与C++开发ActionClient端;Client端状态的判断;Client端不同状态的响应处理
ROS功能扩展 rosparam概念介绍;rosparm工具使用;Python与C++开发调用param相关API;roslanuch基本概念;lanuch文件编写
TF坐标转换 TF坐标转换概念;Python与C++开发Broadcast;rqt工具调试TF tree;Python与C++开发Listener;TF tree中相对坐标的转换;主从小乌龟跟随功能的实现;TF tree相对坐标系的构建;多只小乌龟护航功能的实现;TF tree构建动态坐标系;两只小乌龟实现彗星运动
机器人运动学 向量基本介绍;向量的加法;向量的缩放;单位向量;向量的点乘;向量的叉乘;什么是自由度;空间位置的描述和定义;关节类型介绍;坐标系理解;二维坐标系的平移和旋转;三维坐标系的平移和旋转;多关节联动坐标系转换
机器人建模与可视化 URDF模型介绍;连杆配置;关节配置;rviz配置可视化;构建scara机器人;xacro可编程配置
MoveIt运动规划 Moveit!框架介绍;Moveit!框架工作原理介绍;目标路径规划;多场景配置;虚拟化调试工具;Aubo i5真机对接;Ur3真机对接;Panda机械臂配置使用;Moveit!初始化助理的使用
企业生产环境仿真与联动 构建非标机器人环境下的moveit规划策略;Follow Trajectory开发;多设备通讯驱动开发;多驱动集成到Moveit环境中;仿真环境和真机环境融合使用
硬件接入与驱动开发 硬件接入介绍;激光雷达基本概念介绍;激光雷达与ROS系统通讯模型理解;激光雷达驱动的启动与调试;自定义Node与激光雷达驱动进行通讯;电动夹爪介绍;RS232通讯协议介绍;编写电动夹爪控制代码;编写ROS的电动夹爪驱动程序
第八阶段:
2D机器视觉实战
常见图像处理 图像几何变换;图像融合;图像灰度处理;底片特效;图像马赛克效果;图像毛玻璃效果;图像浮雕效果;绘制图案;绘制文字;亮度增强;图像直方图均衡化;视频分解与合成 可掌握的核心能力:
1.掌握常用的图像处理技术;
2.掌握图像处理背后的原理;
3.掌握图像分割技术;
4.掌握物品定位技术。

可解决的现实问题:
能够自己编写美图软件;能够进行常见的图像特效处理;能够解决工业场景常见需求;能够编码解决常见图像处理问题。
高级特效变换
颜色模型与矩阵变换
卷积运算与霍夫变换 均值滤波;高斯模糊;中值滤波;Sobel算子;拉普拉斯算子;Canny边缘检测算法;
双边滤波;极坐标转换;霍夫直线检测算法;霍夫圆形检测算法
灰度与形态学变换
图像分割原理 图像二值化;大津算法;三角阈值;轮廓提取;计算轮廓大小;计算物品周长;计算物品面积;计算物品旋转角度;多边形拟合
物体定位与分割 图像修复;图像切除杂边;图像切边与旋转;填空题直线位置检测;工件数量统计;
粘连物品分割;证件照背景替换
Watershed算法图像处理
FloodFilled算法分割图像
kmeans算法图像处理
图像处理综合实战
第九阶段:
3D机器视觉实战
3D点云I/O与分解算法 PointCloudLibrary概述;PCL数据结构及可视化;3D点云输入输出;3D点云分解之k-d tree;3D点云分解之八叉树octree;点云滤波及降采样 可掌握的核心能力:
1.理解3D点云结构与数据构建;
2.掌握3D点云输入输出与常见分解算法;
3.理解深度图的原理与特征描述;
4.掌握曲面重建及常见配准算法;
5.掌握手眼标定、2D与3D视觉融合。

可解决的现实问题:
1.能够独立构建3D点云深度图;
2.能够基于点云特征进行目标定位;
3.能够通过机器视觉实现手眼标定、物体识别等需求。
关键点算法与特征描述 深度图的创建及边界提取;关键点概念及算法实现;采样一致性算法RANSAC;点云表面Normal法线的估算;基于PFH的点云特征描述符
对齐算法、欧式分割与曲面重建 3D点云配准需求及实现;3D点云ICP算法实现配准;3D点云NDT算法实现配准;几何模型、欧式聚类点云分割;基于多项式重构实现曲面重建
2D&3D视觉融合 提取目标点云的包容盒;3D点云模板匹配;手动、自动手眼标定;RGB和3D深度视觉融合;2D与3D融合实践抓取目标
第十阶段:
机器学习算法及应用
机器学习简介 认识机器学习;监督学习;非监督学习;强化学习;迁移学习;KNN算法;征婚网站对象推荐系统开发;线性回归;模型定义;误差函数评估;MAE; MSE; 交叉熵;学习速率;梯度下降;线性回归;二次回归;高次回归;天猫销售额预测;推荐系统开发;决策树;感知机;信息论与熵;随机深林;超参调优;过拟合和欠拟合分析;决策边界;高维空间决策边界;感知机;苹果香蕉分类器;激活函数;梯度下降调优策略;梯度下降;mini-batch梯度下降;stochastic 梯度下降;多分类回归;手写正向传播和反向传播;手写数字识别;神经网络;ANN;DNN;keras;TensorFlow;CNN;卷积;池化;relu;神经元;神经元和感知机;核函数;泰勒展开;泰勒级数;epochs;loss和accuracy;全连接层;卷积神经网络架构分析;反向传播原理解析;CNN识别流程;dropout;cnn网络结构设计;cnn网络结构评估和调优;cifar10模型训练;cifar10模型训练调优;卷积核可视化;模型评估与误差矩阵;数据收集;数据清洗;数据增强;模型定义;数据训练;模型评估;模型优化;物体侦测;darknet;darkflow;yolov2,yolov3,多分类物体识别;视频物体识别;摄像头物体识别;自定义模型的检测和识别;云服务器GPU训练;深度学习经典论文带读和复现 可掌握的核心能力:
1.掌握机器学习常见数学知识;
2.理解梯度下降及线性回归等机器学习原理;
3.掌握常见的机器学习算法与框架;
4.掌握卷积神经网络原理及应用。

可解决的现实问题:
1.能够独立完成有实际应用场景的人工智能机器视觉相关需求;
2.能够独立完成:数据收集、清洗、标注、增强、预测及模型训练、评估、优化等全套机器视觉开发流程;
3.能够独立分析问题,解决问题开发出物体识别,文字识别,视频理解等机器视觉相关的需求。
KNN算法和线性分类
数据预处理和算法调优
学习速率性能调优
链式求导和梯度变化
决策树和感知机
线性回归和梯度下降
卷积神经网络
卷积核池化与激活
神经网络和模型评估
卷积神经网络-图像识别训练
TensorFlow和keras
yolo框架、darkflow、darknet
LeNet、AlexNet、VGG16模型复现
深度学习论文带读
第十一阶段:
项目实践
(一)视觉引导自动打标系统 2D机器视觉识别;特征检测;3D视觉定位;深度学习介绍;深度学习训练;卷积神经网络;
常见的深度学习框架(pytorch、tensorflow等);组织数据集;评估模型;改善模型;常用的视觉识别框架;语义分割和实例分割和对抗生成网络;工业自动化CNC、激光雕刻控制;
可掌握的核心能力:
1.掌握机器视觉、目标定位、检测与识别等技术;
2.掌握图像处理、深度学习、工业自动化CNC控制开发等技术;
3.掌握室内建图、路径规划、自动导航等技术;
4.掌握机器人运动控制、力控系统、视觉融合等实战技术;
5.理解产业互联行业趋势与场景需求;
6.掌握仿真建模与机器人联动等技术。

可解决的现实问题:
1.能够通过机器视觉进行与视觉相关的需求开发;
2.能够根据视觉系统规划机器人运动路线;
3.能够根据力控反馈实时调整机器人运动;
4.能够根据企业现状与实际需求,分析与设计机器人方面的升级/调整方案,同时能够将方案开发落地实施。
(二)无人/自动驾驶项目实战 激光雷达传感器开发;贝叶斯滤波器;卡尔曼滤波;Gmapping和Hector算法;位姿评估算法DWA、TED、A*;自动Navigation及避障任务
(三)产业自动化升级解决方案 机器人2D视觉定位物品;3D点云模板匹配;机器人运动控制;机器人路线规划;机器人力控系统
(四)医药/物流仓储自动化分拣解决方案 2D视觉检测技术、深度学习目标检测;3D点云基于RANSAC的滤波、降采样;3D点云配准及曲面重建;基于惯性矩的3D物体包容盒提取技术;3D点云模板匹配及定位技术;自动避障运动规划技术
(五)产业互联网解决方案 跨平台前端开发;机器人驱动;rviz/gazebo仿真建模;moveIt框架;无刷电机与步进电机控制;运动控制卡编程;末端夹具链接与远程通信;AGV无人车运动控制

备注:该课程大纲仅供参考,实际课程内容可能在授课过程中发生更新或变化,具体授课内容最终以各班级课表为准。


基础差? 可免费学基础班

申请试读名额

基础过关? 可直接就读就业班

基础测试

教学服务

  • 每日测评

    每晚对学员当天知识的吸收程度、老师授课内容难易程度进行评分,老师会根据学员反馈进行分析,对学员吸收情况调整授课内容、课程节奏,最终让每位学员都可以跟上班级学习的整体节奏。

  • 技术辅导

    为每个就业班都安排了一名优秀的技术指导老师,不管是白天还是晚自习时间,随时解答学员问题,进一步巩固和加强课上知识。

  • 学习系统

    为了能辅助学员掌握所学知识,黑马程序员自主研发了6大学习系统,包括教学反馈系统、学习难易和吸收分析系统、学习测试系统、在线作业系统、学习任务手册、学员综合能力评定分析等。

  • 末位辅导

    末位辅导队列的学员,将会得到重点关心。技术辅导老师会在学员休息时间,针对学员的疑惑进行知识点梳理、答疑、辅导。以确保知识点掌握上没有一个学员掉队,真正落实不抛弃,不放弃任何一个学员。

  • 生活关怀

    从学员学习中的心态调整,到生活中的困难协助,从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动,班主任360度暖心鼓励相伴。

  • 就业辅导

    小到五险一金的解释、面试礼仪的培训;大到500强企业面试实训及如何针对性地制定复习计划,帮助学员拿到高薪Offer。

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