Python特點
1.易于學習：Python有相對較少的關鍵字，結(jié)構(gòu)簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單。
2.易于閱讀：Python代碼定義的更清晰。
3.易于維護：Python的成功在于它的源代碼是相當容易維護的。
4.一個廣泛的標準庫：Python的**大的優(yōu)勢之一是豐富的庫，跨平臺的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入并獲得結(jié)果的語言，互動的測試和調(diào)試代碼片斷。
6.便攜式：Python可以運行在多種硬件平臺和所有平臺上都具有相同的接口。
7.可擴展：可以添加低層次的模塊到Python解釋器。這些模塊使程序員可以添加或定制自己的工具，更有效。
8.數(shù)據(jù)庫：Python提供所有主要的商業(yè)數(shù)據(jù)庫的接口。
9.GUI編程：Python支持GUI可以創(chuàng)建和移植到許多系統(tǒng)調(diào)用。
10.可擴展性：相比 shell 腳本，Python 提供了一個更好的結(jié)構(gòu)，且支持大型程序。
構(gòu)，且支持大型程序。
人工智能（機器學習、深度學習）
1.微積分與概率論基礎；
2.線性代數(shù)與矩陣運算；
3.數(shù)理統(tǒng)計與參數(shù)估計；
4.凸優(yōu)化基礎；
5.梯度下降和擬牛頓、**大熵模型；
1.科學計算numpy、pandas；
2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib；
3.自然語言處理NLTK；
scikit-learn；機器學習與特征工程；
分類算法；回歸與非監(jiān)督學習。
1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導入、ndarray屬性與基本操作
2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數(shù)據(jù)丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國各州人口數(shù)據(jù)分析、pandas數(shù)據(jù)處理、pandas繪圖函數(shù)、pandas讀取數(shù)據(jù)、學生使用pandas練習數(shù)據(jù)處理
3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實現(xiàn)登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ；
4. matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風格和樣式 、matplotlib基礎知識、matplotlib四圖；
5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例；
6.線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導數(shù)回顧、實例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法；
7.決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實例、貝葉斯實例；
8.SVM支持向量機&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實例、K-Means算法實際應用案例
算法與項目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項目，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步代碼實戰(zhàn)帶大家快速入門機器學習。選擇經(jīng)典案例基于真實數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進行數(shù)據(jù)的預處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立
實戰(zhàn)案例：
1.人臉識別；
2.手跡識別；
3.預測年收入；
4.自動臉補全；
5.使用聚類手寫數(shù)字識別；
6.汽車車牌識別；
1.TensorFlow框架開發(fā)；
2.Tensorflow IO操作；
3.神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡與實現(xiàn)；
4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡與實現(xiàn)；
5.項目：圖像識別；
基于深度學習**火Tensorflow框架實戰(zhàn)，結(jié)合案例演示如何應用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡模型并完成案例任務
使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測，驗證碼識別，人臉關鍵點定位，垃圾郵件分類，圖像風格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡模型并展開分析與評估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動手進行項目實踐！
主講內(nèi)容
技術要點
數(shù)學基礎
數(shù)據(jù)分析
機器學習
機器學習項目
深度學習
深度學習項目實戰(zhàn)
學習python有必要去培訓機構(gòu)
如果你自學能力強并且自控能力好，那你選擇網(wǎng)絡教程或買書自學是可以的，當然你還應該加入一些群，這樣方便討論學習 如果你自控能力不行，那你還是選擇報班學習，這樣也能系統(tǒng)化的學習 **后：主要還是看你，學python目的是啥，如果就業(yè)目的，那推薦你去培訓一下，當然培訓完了，只是入門而已，后期還是需要你自學進行提升?。。?！
自學也能學會Python，為什么要參加Python培訓班?
無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經(jīng)驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路，你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什么，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優(yōu)秀編程語言。
任何編程語言中，一些初始的基礎知識都可以**我們自己的自學來完成，但是需要我們花費大量的時間不斷的去摸著石頭過河，出現(xiàn)的各種各樣問題也會非常的多，一個小問題卡住了，就會影響到學習的進度，長時間得不到解答，大家對學習Python編程語言就會產(chǎn)生厭惡。
參加Python培訓，與很多從零基礎開始的學員共同學習，有專業(yè)的多年經(jīng)驗Python大牛為你解答遇到的各種編程問題，會少走許多的彎路，縮短學習的時間，全面系統(tǒng)的掌握Python編程需要學習的各種知識和要點。
**自學Python編程到成手，少則需要一年時間，慢的需要將近2年時間才能進入狀態(tài)，而Python培訓一般只需你全心投入5個月！
未來十年是大數(shù)據(jù)和人工智能迅速發(fā)展的時代，學好Python對日后的發(fā)展肯定有幫助，人生苦短，讓Python來點亮你的高薪人生吧！
如何提高python的運行效率
使用生成器;關鍵代碼使用外部功能包(Cython，pylnlne，pypy，pyrex);針對循環(huán)的優(yōu)化--盡量避免在循環(huán)中訪問變量的屬性
list = [a,a,a,1,2,3,4,5,A,B,C]提取出”12345”
這個考點考了python的解壓賦值的知識點，即 a,b,c,*middle, e,f,g = list, *middle = [1,2,3,4,5]。注意，解壓賦值提取出來的是列表。
參加python培訓班有必要嗎
Python是一門編程語言，應用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的各個領域，有簡單易學的特點，這兩年火得一塌糊涂，簡直就是網(wǎng)紅。學Python的人很多，有少數(shù)人是自學，更多的人是去培訓機構(gòu) 如果對Python感興趣，并且想從事Python工作，或者以后工作中要使用Python技術，那么就很有必要去Python培訓機構(gòu)學習，省時省力，風險小，成功率高。
參加Python培訓前應該做哪些準備
Python簡介：Python是純粹的自由軟件， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協(xié)議。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C ）很 地聯(lián)結(jié)在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的**終界面），然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C 重寫，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現(xiàn)。
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