当下AI人工智能等新技术处在时代风口，而Python作为一门非常适合人工智能开发的语言，成为众多AI从业者的**语言！随着AI进入落地应用的大爆发时期，企业用人需求也将全面爆发，此类的技术人才，一将难求。想要抢占未来，立于不败之地，必学Python。

1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。

2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。

3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。

4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。

5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。

6.以直观解释，增强感性理解。

7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。

8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。

9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。

模块一：OpenCV使用

1.安装opencv

2.图像处理基础

3.图像运算和转换

4.图像平滑处理

5.图像梯度

6.图像边缘检测

7.图像金字塔

8.人脸检测和识别

模块二：卷积神经网络介绍

1.感受野，权值共享

2.卷积计算

3.卷积的步长

4.池化

5.Padding

6.MNIST网络结构介绍

模块三：Tensorflow使用

1.深度学习框架介绍

2.Tensorflow安装

3.Tensorlfow基础知识：图，变量，fetch，feed

4.Tensorflow线性回归

5.Tensorflow非线性回归

6.Mnist数据集合Softmax讲解

7.使用BP神经网络搭建手写数字识别

8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

9.过拟合,正则化,Dropout

10.各种优化器Optimizer

11.改进手写数字识别网络

12.卷积神经网络的介绍

模块四：keras使用

1.实现线性回归

2.实现非线性回归

3.MNIST数据集以及Softmax介绍

4.MNIST分类程序

5.交叉熵的应用

6.Dropout应用

7.正则化应用

8.优化器介绍及应用

10.cifar-10图片分类

11.模型的保存和载入

12.绘制网络结构

模块五：图像识别项目

1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做图像识别

模块六：猫狗分类项目

1.图像数据预处理

3.猫狗分类-VGG16-bottleneck

4.猫狗分类-VGG16-Finetune

模块七：验证码识别项目

1.多任务学习介绍

2.验证码识别项目

模块八：目标检测项目

1.目标检测任务介绍

3.YOLO算法介绍

4.SSD算法介绍

5.目标检测项目实战

模块九：目标分割项目

1.目标分割任务介绍

2.全卷积网络

3.双线性上采样

4.特征金字塔

6.目标分割项目实战

模块十：图像风格迁移项目

1.图像风格迁移介绍

2.图像风格迁移项目实战

模块十一：GAN项目

1.生成式对抗网络GAN介绍

2.生成式对抗网络GAN项目实战

更多课程详情请点击咨询专属客服

《Python高级数据分析》，本书介绍高级数据分析概念的广泛基础，以及最近的数据库革命，如Neo4j、弹性搜索和MongoDB。本书讨论了如何实现包括局部爬取在内的ETL技术，并应用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域。还有一些机器学习概念的例子，如半监督学习、深度学习和NLP。本书还涵盖了重要的传统数据分析技术，如时间序列和主成分分析等。