python從入門到精通：這四個(gè)階段需掌握！

最近，看了很多關(guān)于python未來前景的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)來看，Python程序員的需求量的確在上升。越來越多的人進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，可一些人卻不知道python從入門到精通都需要學(xué)習(xí)哪些。今天小編，就和大家聊聊!

第一階段：Python語言及應(yīng)用

課程內(nèi)容：Python語言基礎(chǔ)，面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)，多線程編程，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，前端特效，Web框架，爬蟲框架，網(wǎng)絡(luò)編程

掌握技能：

（1）掌握Python語言語法及面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)；

（2）掌握Python多線程并發(fā)編程技術(shù)，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，為大數(shù)據(jù)分析及挖掘做準(zhǔn)備；

（3）掌握三大Python后端框架結(jié)構(gòu)，解決Web前后端開發(fā)問題；

（4）掌握分布式多線程大型爬蟲技術(shù)，開發(fā)企業(yè)級(jí)爬蟲程序；

（5）掌握與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)，訓(xùn)練學(xué)員邏輯能力、分析能力，為人工智能算法的學(xué)習(xí)做好知識(shí)儲(chǔ)備。

第二階段：機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析

課程內(nèi)容：機(jī)器學(xué)習(xí)概述，監(jiān)督學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)處理，模型調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)分析，可視化，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

掌握技能：

（1）進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析基本概念；

（2）掌握機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法相關(guān)原理及優(yōu)化過程；

（3）掌握數(shù)據(jù)處理基本方法，結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化操作，完成數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

第三階段：深度學(xué)習(xí)

課程內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)概述，TensorFlow基礎(chǔ)及應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層LSTM，自動(dòng)編碼器，生成對抗網(wǎng)絡(luò)，小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

掌握技能：

（1）掌握TensorFlow、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)等深度學(xué)習(xí)算法；

（2）掌握自動(dòng)編碼機(jī)，序列到序列網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，孿生網(wǎng)絡(luò)等基本應(yīng)用；

（3）掌握深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，并根據(jù)不同項(xiàng)目選擇不同的技術(shù)解決方案；

（4）掌握小樣本技術(shù)，及與深度學(xué)習(xí)融合的相關(guān)方法，為企業(yè)樣本不足情況提供解決方案。

第四階段：圖像處理技術(shù)

課程內(nèi)容：圖像基礎(chǔ)知識(shí)，圖像操作及運(yùn)算，圖像幾何變換，圖像形態(tài)學(xué)，圖像輪廓，圖像統(tǒng)計(jì)學(xué)，圖像濾波，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

掌握技能：

（1）掌握圖像處理技術(shù)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)；

（2）掌握圖像降噪、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)應(yīng)用技巧；

（3）掌握圖像與前沿深度學(xué)習(xí)處理方法的結(jié)合方法；

（4）掌握前沿深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測、模式識(shí)別等主要應(yīng)用。

以上，就是小編為大家整理python從入門到精通的4個(gè)階段，希望對大家能夠有所幫助！

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