课程名称
Pyhton人工智能
★ 授课对象
1.人脸识别
机场、高铁站刷脸进站，瞬间完成身份认证；人脸登录、人脸支付安全又方便。
2.智能出行
数据显示，人工智能技术助力自动驾驶创建一个新的万亿级市场。
3.人机交互
机器理解人类语言，实现人机对话。
Python是进入人工智能行业首选的编程语言，它适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目开发、各种库、各种相关联的框架都是以 Python作为主要语言开发出来的。
★ 课程对象
应届生/计算机专业
刚毕业，想从事编程开发工作，Python简单易学且比较火。
0基础转行拿高薪
完全零基础，想学Python开发，追求更高的升职加薪机会。
我想技术进阶
有其他编程基础或想要提升，Python技术，深入学习人工智能。
提升工作效率
找不到合适的学习方法及技巧，学Python可以让工作更便捷。
★ 教学模式
大厂名企认证直通
与百度、华为共建合作；联合百度深度学习项目；基于真实行业场景开发。
教研优质内容前沿
北美博士团队主导研发；科研成果转化教学案例；教学内容走在技术前沿。
课程实用紧扣需求
课程行业需求为导向；产业级实际项目教学；无缝衔接企业级项目。
全栈覆盖能力打通
前四阶段打好开发基础；深入学习人工智能开发；发展稳职位晋升无极限。
教学科学轻松入门
多年Python课程打磨；降低人工智能学习难度；体系化学习；科学提升。
python是一种代表简单主义思想的语言，阅读一个良好的python程序就感觉像是在读英语段落一样，尽管这个英语段的语法要求非常严格。python的优点之一是具有伪代码的本质，它使我们在开发python程序时，专注的是解决问题，而不是搞明白语言本身。
由于python的开源本质，它已经被移植在许多平台上。如果小心地避免使用依赖于系统的特性，那么所有python程序无需修改就可以在下述任何平台上运行，如：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、QNX、VMS、WindowsCE，甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于Linux开发的android平台。
一个用编译型语言如C或C++写的程序可以从源文件转换到一个计算机使用的语言。这个过程利用编译器和不同的标记、选项完成。当运行程序的时候，连接转载器软件把程序从硬盘复制到内存中并且运行。而python语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于不再担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等，这一切使得使用python变得更为简单。
Python数据分析，你需要这些工具
数据分析主要流行的入门语言主要是Python、R，作者更加青睐于前者，主要是因为其通用性、跨平台的优点。而做数据分析单纯依赖Python本身自带的库是远不能满足的，需要安装第三方扩展库来增强分析、挖掘能力。
我们会用到哪些工具?
主要介绍以下几个库：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy。当然如果安装的是Anaconda发行版，那么它本身已经自带了一些库，如：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn。
扩展库简介
Numpy
Python并没有提供数组功能。虽然列表可以完成基本的数据功能，但并不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度和效率就会大大折扣。为此，Numpy提供了真正的数组功能，以及快速处理数据的函数，而且Scipy、Matplotlib、Pandas等库都依赖于它，值得强调的是Numpy内置函数处理数据的效率是C语言级别的。
Scipy
Scipy包含的功能有优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算，显然，这些功能都是挖掘和建模必备的。
Matplotlib
Matplotlib是著名的绘图库，它主要用于二维绘图。当然还有其他的更好用的库，Seaborn就是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易。Wordcloud提供词云构建，还提供自定义图片。国内著名的可视化工具Echarts也提供了Pyecharts包，几行代码就能实现Echarts风格的图标。虽然这么多工具，其实只需要掌握好一个工具即可。
Pandas
Pandas是Python下强大的数据分析和探索工具，他包含高级的数据结构(Series和DataFrame)和工具。使得在Python中处理数据非常快速和简单。而且Pandas构建在Numpy智商，使得以Numpy为中心的应用很容易使用。
StatsModels
Pandas用于数据的读取、处理和探索。而StatsModels则更加注重数据的统计模型分析，这两者进行数据交互，因此成为了Python下强大的数据挖掘组合。同时StatsModels依赖于Pandas。
Scikit-Learn
Scikit-Learn依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib，是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。
Keras
Keras依赖于Numpy、Scipy，虽然Scikit-Learn已经足够强大，但是他没有包含人工神经网络。人工神经网络主要应用于语言处理、图像识别等领域。利用它可以搭建普通的神经网络，还可以搭建各种深度学习模型，如自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。由于它是基于Theano之上，因此速度也相当的快。
Gensim
Gensim是用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。Gensim作者已经对Word2Vec进行优化，执行效率比原生的Word2Vec效率更快。
Scrapy
Scrapy是专为爬虫而生的工具，提供了URL读取、HTML解析、存储数据等功能，Scrapy 使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
当然现在已经开始流行第二代深度学习模型TensorFlow，TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。这是目前在Image，Speech和NLP流行的深度神经网络模型。
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