Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

Python老司机带你提升人工智能生态战斗力

①全流程的工业化敏捷开发 ②基于Python的全栈开发 ③Spark机器学习,TensorFlow深度学习

感受人工智能应用 智能科技 无处不在

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1门语言搞定6大主流IT需求！

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Web应用开发

服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等；国外的Google、Dropbox等。

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系统网络运维

在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。

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科学与数字计算

Python被广泛的运用于科学和数字计算中，例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。

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图形界面开发

Python可编写桌面图形用户界面，还可以扩展微软的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。

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网络编程

除了网络和互联网的支持，Python还提供了对底层网络的支持，有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python。

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3D游戏开发

Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame等和一个PyWeek的比赛。

总体上看，人工智能的基础技术支撑已基本具备， 多家相关公司重金投入硬件，提升运算速度，完善基础技术支撑。 人工智能技术近年来得到快速发展，特别在感知智能上更是有诸多突破。 随着神经网络和深度学习技术的发展，认知智能或将迎来新的技术突破。

Python全栈+人工智能 五个授课阶段 水平一见高下

阶段CLIP SYNTHESIS

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第二阶段CLIP SYNTHESIS

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第三阶段CLIP SYNTHESIS

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第四阶段CLIP SYNTHESIS

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第五阶段CLIP SYNTHESIS

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Python概述 语法基础 函 数 面向对象编程(OOP) Python简史 Python应用场景 Python当前发展 变量类型 分支语句 循环语句 函数初步 细说参数 变量作用域 递归调用 OOP基础 公有私有问题 继承 组合& Mixin 数据结构初步 异常处理 扩展课程 项目案例 列表(list) 元组(tuple) 字典(dict) 集合(set) 异常概述 try/except Finally Raise with Linux系统运维 Python图形界面(GUI)开发 (qt或者tkinter任选) 项目案例1: 计算器 项目案例2: 随机抽奖 项目案例3: 压缩软件 项目案例4: 猜数字 Python模块 调试技术 魔法函数 多线程 模块基本使用 搜索路径问题 DIY自己的模块 调试技术简介 Pdb调试 Pycharm中的调试 魔法函数概述 构造类魔法函数 运算类魔法函数 多线程/进程简介 Python的多线程 Net编程 序列化 其他常用模块 扩展课程 Socket编程 Urllib库 Requests库 Mail处理 文件(file)处理 XML编程 Pickle模块 commands sys 模块 os模块 time random Pygame 公众号开发-API使用 Shelve模块 JSON格式 多线程-协程，gevent 项目案例 项目案例1：飞机大战(OOP,GUI) 项目案例2： WebServer模拟(HTTP协议) 项目案例3： 多线程下载器(多线程, Net) 项目案例4： 自动邮件发送软件(Net编程) 项目案例5： 聊天室(Net编程) 项目案例6： 虚拟币套利工具(API的使用) 核心算法 数据库 前端技术 扩展课程 代码规范 数据结构 设计模式 版本控制 数据库简介 Mysql MongoDB Redis HTML+CSS Javascript Ajax jQuery Memcached Bootstrap 其他常见设计模式 项目案例 项目案例1： 商城界面模拟 Django Tornado 扩展课程 项目案例 Django的路由模块 Django中的View ORM在django中的应用 模板系统介绍 Django常用安全控制 Tornado的路由 Tornado使用的模板系统 Views模块 Tornado对数据库的支持 Tornado的异步处理 Flask框架 RESTful开发 Celery使用 项目案例1：在线商城 项目案例2：开源在线服务系统 项目案例3：Tornado Web后台处理 爬 虫 大数据 人工智能(AI) 扩展课程 爬虫原理 Urllib爬取技术 Requests爬取技术 Scrapy框架 数据科学简介 数据操作工具使用 数据呈现工具使用 基本数据分析算法 人工智能简介 Tensoflow使用 AI算法 Caffe (视学生接受能力而定) 项目案例 项目案例1：知识图谱绘制(某创业项目) 项目案例2：跨境电商BI数据分析 项目案例3：手写笔迹识别 项目案例4：元器件识别系统 项目案例5：爬虫爬取互联网数据

倾囊相授！十年以上资历技术总监携干货闪亮开讲

陈玉龙

大并发、高负载应用技术专家。国内年轻女性社区粉粉日记团队技术总监，千万级用户项目架构经验。98年开始接触程序设计，2000-2003年间分别获得奥林匹克程序设计竞赛省级一等奖，全国信息技术大赛一等奖。

许东峰

德国奥格斯堡大学理论物理专业硕士毕业。参与过包括德国著名Max-Planck研究院光子与材料能量交换模型的计算机模拟实验，国内某军工项目红外信号分析项目，电商用户购物习惯数据建模等大型项目，历任Max-Planck研究所博士研究生。

丛浩

12年IT行业从业经验，6年IT培训经验，工作涉及软硬件多个领域，擅长Python Web，Python爬虫，大数据处理，在Web和前端领域也有很深的造旨，精通C，PHP，JavaScript等和各种语言，mysql等各种关系型非关系型数据库。

郝龙

毕业于哈尔滨工程大学计算机系。精通C语言，python等技术。历任东北林业大学IT实验室项目负责人，阿里巴巴第三方合伙人，北京金大虎公司python数据工程师等职位。授课风格幽默，技术娴熟精湛，是深受学生喜爱的年轻讲师代表。

不抛弃不放弃 让每一位学员成人成才

学习中途落课了怎么办 icon

中途耽误几天的话可以通过看视频同步完成老师的作业弥补进度，不会的可以随时问老师。

是否可以重修呢？ icon

学生因学习中途落课或者学习效果不扎实等原因可以向教务老师申请重修或降级，本期学不会下期免费再学，直到学会为止！

考核方式 icon

学习的流程分为预习、听课、整理笔记、作业（每周定期检查作业，并针对反馈情况进行讲解）、复习、默写、项目阶段跟踪检查。

严格规范的预习笔记 icon

预习笔记是兄弟连一再强调的学习法宝，每个同学在兄弟连都必须养成课前预习的习惯，对老师第二天要讲授的内容重点、难点做到心里有数，听课事半功倍。

定期召开关怀学员会议 icon

开课后根据学生的作业及测验情况形成关怀名单，进入关怀名单的学生会被所有老师所关注，相应的对其作业、预习笔记、默写等要求会更高，要求会更严格。

人性化的班组机制 icon

学习中遇到问题，小组成员共同讨论解决，小组内有学习懈怠完不成学习任务的同学，小组内全体成员会集体被罚（罚手抄代码n遍哟）。

石家庄兄弟连学习氛围浓厚 人性化服务助你一站成才

不为学习找借口，4款班型全搞定！

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课程设置与脱产班相同 学习工作两不误 适合需要周末上课的人群

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雷锋网按：作为领域知名的学者和专家，“李开复”这三个字俨然成为行业内的一个大“IP”。从其发表的关于人工智能的一系列观点来看，李开复虽然在大赞人工智能所向披靡的前景的同时，也对这一领域的现状和未来持冷静和批判的态度。

（本文来自INSIDE李柏锋对李开复的专访，雷锋网做了不改变原意的编辑）

日前，李开复在接受INSIDE李柏锋专访时，又谈及了他对人工智能的观察和洞见。

当被问及“在硅谷从事人工智能工作的学历是否会被重新看重”的问题时，李开复认为，目前人工智能尚处于初始阶段，非常需要科学家的参与。当前一部分已成熟，但还未实现平台化。

“之后随着技术发展的成熟，技术都能平台化之后，当工程师可以像打开工具箱挑选适合的工具那样来使用人工智能的技术的时候，就不需要那么多科学家了，而到那时候人工智能才算普及。现在主流的深度学习技术算是很成熟了，但还没发展到成为平台，所以还需要很多的科学家。”

人工智能“七大黑洞”终究会被未来的开放系统所取代

李开复还认为，在促成人工智能的技术成熟的过程中，开源其实很重要。许多科学家做研究被大公司过度保护自我利益的行为所限制，而不得不投身这些大公司来获取资料和数据。人工智能的“七大黑洞”终究会被未来出现的开放系统所取代。

“举例来说，原本封闭的 Wintel 生态系，随著行动化的趋势，现在程式码的开源已经成为主流了，Github 等的出现，开放的生态系对人工智能的发展奠定了不错的基础。但是除了 code 以外， data 也要开源。可是，目前人工智能领域却存在“七个黑洞”，即美国的 Google、Facebook、Microsoft和 Amazon，还有中国的 BAT。这些企业掌握了非常大量的资料，但是进去了就再也出不来，像是黑洞一样，这对人工智能的发展不是好现象，当然这“七个黑洞”相对来讲就更有优势。

但是，就传统而实体的产业来看，这七大公司的影响力其实很微小，所以我们可以期望将来会出现在数据上更开放的系统，来取代这七大黑洞。其实就科学家来说，这七大黑洞造成很多困扰，因为发展人工智能的技术，需要这些资料，但是这些资料并没有被分享，所以科学家的发展就被限制住了。这也是为什么后来许多科学家不得不去这七家公司的原因，不然研究做不下去。但这终究还是为人诟病的一种对自我利益过度保护的行为，科学家做研究还得去'乞讨'资料，情何以堪？”

人工智能的未来有三个发展阶段

谈及人工智能未来的发展，李开复认为其有三个阶段：

1.先是应用现有的数据。

2.透过更多新的感应器和硬体收集新的数据发展新的应用。

3.最后是全面自动化。

李开复认为，这三个阶段发生的时间大概会是未来的五年、十年和十五年。最开始应用人工智能的就是科技产业，像 Google 的搜索已经应用很久了。除去互联网公司，金融产业也是拥有大数据和资料的一大板块。

“一个产业如果有大量的数据、数据带有标签而且是单一领域的，那就是人工智能应用最理想的数据。”

其次，拥有大数据的还有医学。“医学也有很多数据，像是影像就是一种数据，如果你现在有朋友在放射科，那要淮备改行了。看 X 光片、核磁共振、断层扫描，过去需要累积经验，可是人的经验再怎样都比不上人工智能透过整个资料库去学习。对于人脸识别来说，传统可能最厉害的是警察，一看就知道谁是不是逃犯，可是现在在路口架设一台摄影机，有哪个警察可以做得比人工智能好？24 小时不休息、资料库完整，辨识速度快、失误率低。除了影像以外，DNA 也是一种数据，这些数据的处理在深度学习成熟之后都有很突破性的发展，也会是未来的发展重点，接下来可以透过 DNA 来发展更精淮、更定制化的医疗。”

人工智能比医生做得更好，或取代看诊工作

此外，李开复还认为，人工智能在一些事情上比医生做得更好。未来人工智能取代医生看诊的大部分工作之后，医生可以更专注于医学研究。

李开复说：医生开刀可能手会抖，而机器开刀则不会，毕竟人的经验有限，而机器的经验只被资料库的大小局限。与其说是医生看病，不如说是成为机器与病人之间的沟通桥梁或介质。其实这也不是坏事，现在很多医生一边要看诊，一边要做研究很辛苦，将来人工智能取代了看诊的大部分工作之后，医生可以更专心的去做研究，医学就有更快速的突破了。

谈到医疗与人工智能的应用，雷锋网(公众号：雷锋网)此前也报道过IBM的Watson人技术在医疗行业的应用案例。李开复则认为，过去 IBM 的确挑选了一些特定领域去提供他们的服务并且获取收入，但其实IBM的Watson尚不具备目前有显著进展的深度学习技术，突破性的技术和数据都没有。

“宁肯做有自知之明的人类，不要上传大脑”

尽管李开复给大家描绘了人工智能的种种蓝图，但当被问及是否会上传自己的大脑拥有人工大脑这一问题时，李开复坦言：宁肯维持一个还有点自知之明的人类，不想上传自己的大脑。

“如果世界只有物理和表象的一面，那活著也没什么意思。人的生命就是会结束才有意义，上传大脑是一种虚荣的表现。”

李开复认为，许多人都认为人和人工智能的合作是 1 + 1=3，但实际上应该是 1 + 一亿=一亿又 1.1。在大多数的领域，人类是非常渺小的，人工智能是非常庞大的，所以所有的人都要懂得如何应用人工智能，才能把事情做好。

总的来说，现在的人工智能还有很多限制，只能处理单一位领域的问题。所以，未来人工智能还有很多事情值得做。

李开复认为，在未来，人工智能取代人类的工作肯定远超过创造的工作。过去被忽略的一些工作，现在会逐渐被重新重视，如哲学、社会学、人类学、艺术等领域。其次，人类的职业会发生转换。比如，过去医生是医疗过程中的主力，未来很有可能会变成病人与人工智能之间的沟通桥梁，或专注在研究上。老师可能不再教学而是提供学生关怀。

最后李开复认为，人类生在世界上，应该多产生一些心灵的碰撞和交流。当下的人类忙于世事，人工智能刚好把人类解放出来，其实也是一件好事。