担心学不会？
基础薄弱，学不会，跟不上怎么办
国务院7月份正式发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式纳入国家发展战略
教育部在计算机二级考试加入“ python语言程序设计 ”科目，部分小学已将pytnon内容纳入教材
根据TIOBE排名，python已超越c#，与java,c语言 c++一起成为全球前4大流行语言
AAA教研总监带队，深入诸多名企研讨企业Python技术需求
历时3年数次课程升级，全新Python人工智能课程
深度还原诸多企业Python人工智能、技术需求
| 学习阶段 | 学习内容 |
| 第一阶段 Python开发技术 | |
| 授课内容 | Python开发环境、高级变量类型、函数应用、文件操作、面向对象、异常处理、进程线程池、线程同步和异步网络通讯、Linux系统应用、网络编程、Python语法强化、元类、生成器、迭代器、闭包、装饰器、垃圾回收、代码调试、正则表达式、数据库和数据库编程。 |
| 掌握能力 | 掌握Python基础开发技术。掌握面向对象程序设计思想。 能够熟练使用Linux操作系统。掌握网络编程相关技术和网络间数据通信。熟练掌握数据库操作技术，熟练编写各种数据库操作SQL指令。掌握Python和MySQL之间的数据交互。 |
| 解决问题 | 能够使用Python技术编写软件程序。能够独立开发微信小游戏程序。能够设计并操作数据库。能够使用面向对象的程序设计方法。 |
| 胜任岗位 | Python开发工程师 |
| 第二阶段 前端开发+web开发 | |
| 授课内容 | HTML、表格和表单、CSS样式基础、CSS样式深入、盒子模型及布局、浮动模型、背景特效及导航栏、js基础、js逻辑控制、js循环1、js循环2、函数、BOM编程、数组、DOM编程-1、DOM编程-2、表单验证、表单验证高级特效、JS和CSS交互、Jquery选择器、Jquery属性与事件、JqueryDOM与样式、Bootstrap全局样式及组件、Tornado Web框架、 Django web框架、 环境搭建、 模型视图、 模板模型、模型查询、状态保持、模板定义和继承HTML转义、CSRF验证码、静态文件处理、中间件上传图片、富文本编辑器、缓存和全文检索部署 |
| 掌握能力 | 掌握依据UI设计效果图，开发Web网站的前端页面；具备PC端和移动端页面特效开发具备根据产品原型图，开发Web网站的前端界面掌握根据业务流程图，开发Web网站的后台业务掌握参照Web框架设计，开发对应的数据库；掌握缓存服务器的操作和设计掌握高并发量异步处理访问。 |
| 解决问题 | 能够开发出常见Web网站的前端页面和移动端html页面；能够跟后台进行数据通信能够实现高并发全功能的Web网站开发；能够根据数据响应速度选择使用缓存数据库；能够根据实际问题设计出相应数据库表并对数据库表进行优化。 |
| 胜任岗位 | Python Web开发工程师、Web全栈开发工程师 |
| 第三阶段 网络爬虫+数据处理 | |
| 授课内容 | 网络爬虫开发、urllib2库的使用、urllib2高级用法、正则与lxml解析库、爬虫知识体系与相关工具、基本使用增删改查操作 、高级查询和分组聚合操作、备份和恢复处理、Mongodb应用开发、Mongodb和Python交互、scrapy框架、定制化的爬虫采集系统、数据的抓取和存储、scrapy-redis分布式组件。 |
| 掌握能力 | 掌握爬虫的工作原理和设计思想；掌握反爬虫机制；掌握分布式数据采集；掌握数据分析基本流程与步骤；掌握数据挖掘的处理流程。 |
| 解决问题 | 能够实现定向抓取互联网中指定领域的海量信息；能够运用分布式爬虫，实现规模化数据采集；能够根据实际开发需要 |
| 胜任岗位 | Python数据挖掘工程师、Python爬虫开发工程师、python数据分析师 |
| 第四阶段 机器学习+人工智能 | |
| 授课内容 | 人工智能环境搭建、人工智能案例解析、机器学习核心思想、机器学习关键术语、数据处理模型评估与选择、微积分基础回顾、线性代数基础回顾、概率论基础回顾、 K邻近算法实战树形结构基础、树形结构的遍历信息论基础、数据挖掘基础、科学计算numpy、pandas、数据可视化matpalotlib 、特征工程、监督学习分类算法、Scikit-learn使用、模型选择与调优、实时数据、多因子模型、量化交易策略、中文分词理论、金融数据的分析和处理。 |
| 掌握能力 | 掌握海量数据挖掘工具使用掌握依据量化交易规则设计优化策略；掌握数据挖掘和处理大数据的方法；掌握机器学习算法和神经网络框架；掌握常见机器学习算法，具有图像识别、语音识别的实现技术。 |
| 解决问题 | 能够根据设计实现自动量化交易平台；可通过机器学习框架实现机器学习；能够实现图像识别、检测任务。能够使用向导式策略生成器，模拟交易从数据支持到策略开发 |
| 胜任岗位 | 机器学习工程师、python算法工程师、Python量化研发工程师 |
（1）预测性维护。AI加持的IoT可以为企业节省数百万美元的意外故障费用。预测性维护是指用连续的数据收集来预测设备故障。由于降低了传感器成本，以及人工智能、边缘计算的推动，预测性维护已经变得更加广泛。
（2）电子商务搜索。对搜索术语的语境理解正在逐渐走出“实验阶段”。早期的SaaS初创公司正在兴起，向第三方零售商销售搜索技术。
（3）胶囊网络。深度学习推动了如今大多数AI应用，但胶囊网络（CapsulesNet）很快就会取而代之。与当前的卷积神经网络（CNN）相比，胶囊网络具有许多优点。
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