人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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。

人工智能的发展现状处于成长期； 国家发布相关政策促进人工智能的发展； 一些省份也比较重视人工智能的发展，并提出了相应的规划； 人工智能的人才市场处于空缺，严重的供不应求。 所以，趁早搭上人工智能的快车，未来无限可能。

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

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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。

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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。

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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。

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从上世纪八十年代开始兴起，许多初创公司、政府、以及大型企业都开始部署人工智能系统，来处理过去由人类专家执行的任务。相比于传统的编程语言，这些系统大多基于行为规则，然后形成“记忆”，人工智能系统可以处理更多计算密集型任务，比如机器学习，规划和调度，以及自然语言处理等。在如今这个大数据世代，很多人相信人工智能已经彻底颠覆了科技行业，雷锋网此前也做过不少相关的研究及报道。

不过，在人工智能发展的过程中，它的核心要素并没有发生太大变化。举个例子，NASA 在上世纪八十年代末到九十年代推出的航天飞机（Space Shuttle）计划，结果整个产业链都成功实现了商业化，包括无人驾驶探测器、太空望远镜、空间站、以及行星探测器等。甚至有些技术也应用在了 ERP 行业和电商、客户关系管理和广告市场营销应用领域里。最近几年，还在其他很多行业内得到了广泛应用，包括：

生命科学：人工智能可以学习临床试验数据，然后为患者匹配最合适的治疗药物，或是寻找最理想的医生。

网络安全系统：人工智能可以预测企业网络的潜在危险（至少能告诉企业该在什么地方买保险）。

物联网系统：基于 RFID 标签，人工智能可以对资产位置变化做出反应，而且还能预测、分析某些特定场景，防止犯罪。

以上几个领域，雷锋网(公众号：雷锋网)也有不少相关的文章详细描述了人工智能在这些领域所起的作用。此外，许多人们日常交互，且耳熟能详的系统也采用了人工智能技术，比如苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa 可以收听我们的语音指令，亚马逊网站可以智能推荐商品，Netflix 可以按照用户喜好推送节目，自动泊车和无人驾驶系统，能够下国际象棋和围棋计算机，等等。

人工智能的用例其实还有很多，事实上，在人工智能发展的近四十年时间里，一直有五大核心要素在支撑整个行业，连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据，对周围环境做出反应，通过学习提升适应度、实现更好的表现，同步服务系统和用户。

基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互，他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说，实时吸收数据是它们必备的技能之一，此外还需要获取不间断的流媒体数据（绝大多数都是小数据模块，比如物联网传感器评估）和批量数据（一些大数据模块，比如系统数据库内的历史数据表）。

利用机器学习技术，自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移，他们会分析工作处理的结果，然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择，这涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部，再导入新数据，该模型会进行数据分类，在按照分类分析处理行为。最后，这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果，再利用这些结果数据重新进行训练。

现代人工智能系统可以根据周围环境情况，实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务，它们运行，然后存储处理结果，最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入（通常来自于各种流媒体数据平台），然后根据实际情况执行操作，人工智能程序会自动调用程序、规则和行为，然后自己做出决策。简单的说，人工智能系统会一直处于运转之中，然后根据不同的输入做出反应。

许多人工智能系统不仅仅具备反应性，他们可以规划未来，执行的行动计划。事实上，系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统，都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景（情况）随时切换输入数据的能力。举个例子，人工智能会及时获取天气预报数据，并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货，一旦发货延迟，是否会对美国的制造进度计划产生影响，是否需要重新优化生产计划。

人工智能系统，其实就像传统应用程序一样，必须支持同时处理多个用户或多个系统。通过在操作系统和数据库领域里开发分布式系统，人工智能系统需要不断确保执行传统数据库事务的四要素原则（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、以及持久性（Durability）。

随着软硬件技术的提升，一方面业务数据量在不断增长，另一方面，系统性能的提升帮助处理响应时间大幅缩短，对于现代人工智能系统而言，正确的构建系统可以帮助企业快速拓展技术基础设施。当然，不管是个人还是企业，上述五大特征在过去四十年人工智能发展的过程中都扮演了支柱角色，也是所有人工智能系统必须要考虑的重点。