通過(guò)實(shí)例對(duì)人工智能的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言載體Python進(jìn)行深入理解并掌握Python語(yǔ)法規(guī)則，變量和數(shù)據(jù)類(lèi)型，程序結(jié)構(gòu)控制，Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Python中的OOP，了解-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法和流程，學(xué)習(xí)主流機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架環(huán)境的搭建，TensorFlow、Keras、Caffe等。

通過(guò)數(shù)字識(shí)別和人臉識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等這些應(yīng)用極為廣泛的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，深入介紹深度學(xué)習(xí)的概念，激活函數(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，對(duì)CNN、RNN進(jìn)行原理方法和原理學(xué)習(xí)，卷積層和池化層，圖像特征提取與識(shí)別，經(jīng)典LeNet模型，LSTM，Encoder-Decoder                Model等，同時(shí)引入自然語(yǔ)言處理方面的內(nèi)容，包括分詞、題干提取建模等，為不同方向的技術(shù)學(xué)習(xí)構(gòu)建完整的技能知識(shí)圖譜。

在項(xiàng)目開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)優(yōu)處理，通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程的優(yōu)化、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、超參數(shù)、學(xué)習(xí)率優(yōu)化、Batch-Normalization等方法，實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)算法的優(yōu)化，完善提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率和質(zhì)量，進(jìn)一步理解算法實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)工程師提升到算法專(zhuān)家之路。

基于CDBD（中國(guó)歷代人物傳記資料庫(kù)）數(shù)據(jù)集開(kāi)發(fā)課程案例，介紹數(shù)據(jù)分析的基本流程和方法，涉及的數(shù)據(jù)建模方法主要是聚類(lèi)和決策樹(shù)，學(xué)完之后能夠使用Python處理工作場(chǎng)景中的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析。

基于真實(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)案例，重點(diǎn)介紹K-近鄰、凝聚與分裂（層次聚類(lèi)算法）、線(xiàn)性回歸、樸素貝葉斯等數(shù)據(jù)建模方法，最終成為具有一定分析思維的數(shù)據(jù)分析師，滿(mǎn)足就業(yè)需求。

基于前兩個(gè)階段學(xué)員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的在線(xiàn)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析案例，通過(guò)完全貼近真實(shí)情境的數(shù)據(jù)分析工作，學(xué)會(huì)處理各種數(shù)據(jù)分析中的復(fù)雜問(wèn)題，所使用的建模方法有支持向量機(jī)、DBSCAN、邏輯回歸和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終成長(zhǎng)為一名高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，并獲得算法工程師的相關(guān)技能，能做出直接跟系統(tǒng)交互的儀表盤(pán)。

在大量數(shù)據(jù)的情況下，如何讓數(shù)據(jù)能夠更直觀(guān)，更高效的輸出有用的信息就需要借助于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。通過(guò)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)完全掌握Matplotlib實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單直觀(guān)的數(shù)據(jù)可視化、Echarts實(shí)現(xiàn)更豐富的交互需求，在此基礎(chǔ)上認(rèn)識(shí)更多的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)并靈活運(yùn)用。

互聯(lián)網(wǎng)上存在著海量的數(shù)據(jù)信息，通過(guò)爬蟲(chóng)可以快速高效的獲取這些數(shù)據(jù)。Scrapy爬蟲(chóng)框架是當(dāng)前非常流行的一款爬蟲(chóng)框架。Scrapy使用Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，并且提供了非常豐富擴(kuò)展功能，數(shù)量掌握Scrapy爬蟲(chóng)框架的使用能夠?qū)崿F(xiàn)高效獲取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的目標(biāo)。

本階段主要完成數(shù)據(jù)處理方面的學(xué)習(xí)，利用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與存儲(chǔ)相關(guān)技能。數(shù)據(jù)被正式應(yīng)用于A(yíng)I核心算法前，需要經(jīng)過(guò)遷移、清洗、分片等多種轉(zhuǎn)換處理，利用Python的numpy、pandas模塊有效處理源數(shù)據(jù)中的空缺值、噪聲數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)來(lái)源、存儲(chǔ)環(huán)境是多樣的，分別來(lái)自于JSON、CSV文件，MySQL、Redis、MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，HDFS文件系統(tǒng)等等。利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模塊很好地解決了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題。