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第一階段：Python語言及應用

課程內容：Python語言基礎，面向對象設計，多線程編程，數據庫交互技術，前端特效，Web框架，爬蟲框架，網絡編程

掌握技能：

(1)掌握Python語言語法及面向對象設計；

(2)掌握Python多線程并發(fā)編程技術，數據庫交互技術，為大數據分析及挖掘做準備；

(3)掌握三大Python后端框架結構，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，開發(fā)企業(yè)級爬蟲程序；

(5)掌握與機器學習、深度學習相關的基礎數學知識，訓練學員邏輯能力、分析能力，為人工智能算法的學習做好知識儲備。

第二階段：機器學習與數據分析

課程內容：機器學習概述，監(jiān)督學習，非監(jiān)督學習，數據處理，模型調優(yōu)，數據分析，可視化，項目實戰(zhàn)

掌握技能：

(1)進入人工智能領域，掌握機器學習及數據分析基本概念；

(2)掌握機器學習經典算法相關原理及優(yōu)化過程；

(3)掌握數據處理基本方法，結合實際項目實現數據可視化操作，完成數據分析應用。

第三階段：深度學習

課程內容：深度學習概述，TensorFlow基礎及應用，神經網絡，多層LSTM，自動編碼器，生成對抗網絡，小樣本學習技術，項目實戰(zhàn)

掌握技能：

(1)掌握TensorFlow、BP神經網絡、CNN卷積神經網絡、遞歸神經網等深度學習算法；

(2)掌握自動編碼機，序列到序列網絡、生成對抗網絡，孿生網絡等基本應用；

(3)掌握深度學習前沿技術，并根據不同項目選擇不同的技術解決方案；

(4)掌握小樣本技術，及與深度學習融合的相關方法，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

課程內容：圖像基礎知識，圖像操作及運算，圖像幾何變換，圖像形態(tài)學，圖像輪廓，圖像統(tǒng)計學，圖像濾波，項目實戰(zhàn)

掌握技能：

(1)掌握圖像處理技術相關基礎知識；

(2)掌握圖像降噪、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術應用技巧；

(3)掌握圖像與前沿深度學習處理方法的結合方法；

(4)掌握前沿深度學習模型，實現圖像分類、目標檢測、模式識別等主要應用。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python学完面向对象之后_Python学完基础语法后,再往后应该学什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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