Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。

Python老司機帶你提升人工智能生態戰斗力

①全流程的工業化敏捷開發 ②基于Python的全棧開發 ③Spark機器學習,TensorFlow深度學習

感受人工智能應用 智能科技 無處不在

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1門語言搞定6大主流IT需求！

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Web應用開發

服務器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等；國外的Google、Dropbox等。

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系統網絡運維

在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，并需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。

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科學與數字計算

Python被廣泛的運用于科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建筑、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。

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圖形界面開發

Python可編寫桌面圖形用戶界面，還可以擴展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。

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網絡編程

除了網絡和互聯網的支持，Python還提供了對底層網絡的支持，有易于使用的Socket接口和一個異步的網絡編程框架Twisted Python。

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3D游戲開發

Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame等和一個PyWeek的比賽。

總體上看，人工智能的基礎技術支撐已基本具備， 多家相關公司重金投入硬件，提升運算速度，完善基礎技術支撐。 人工智能技術近年來得到快速發展，特別在感知智能上更是有諸多突破。 隨著神經網絡和深度學習技術的發展，認知智能或將迎來新的技術突破。

Python全棧+人工智能 五個授課階段 水平一見高下

階段CLIP SYNTHESIS

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第二階段CLIP SYNTHESIS

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第三階段CLIP SYNTHESIS

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第四階段CLIP SYNTHESIS

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第五階段CLIP SYNTHESIS

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Python概述 語法基礎 函 數 面向對象編程(OOP) Python簡史 Python應用場景 Python當前發展 變量類型 分支語句 循環語句 函數初步 細說參數 變量作用域 遞歸調用 OOP基礎 公有私有問題 繼承 組合& Mixin 數據結構初步 異常處理 擴展課程 項目案例 列表(list) 元組(tuple) 字典(dict) 集合(set) 異常概述 try/except Finally Raise with Linux系統運維 Python圖形界面(GUI)開發 (qt或者tkinter任選) 項目案例1: 計算器 項目案例2: 隨機抽獎 項目案例3: 壓縮軟件 項目案例4: 猜數字 Python模塊 調試技術 魔法函數 多線程 模塊基本使用 搜索路徑問題 DIY自己的模塊 調試技術簡介 Pdb調試 Pycharm中的調試 魔法函數概述 構造類魔法函數 運算類魔法函數 多線程/進程簡介 Python的多線程 Net編程 序列化 其他常用模塊 擴展課程 Socket編程 Urllib庫 Requests庫 Mail處理 文件(file)處理 XML編程 Pickle模塊 commands sys 模塊 os模塊 time random Pygame 公眾號開發-API使用 Shelve模塊 JSON格式 多線程-協程，gevent 項目案例 項目案例1：飛機大戰(OOP,GUI) 項目案例2： WebServer模擬(HTTP協議) 項目案例3： 多線程下載器(多線程, Net) 項目案例4： 自動郵件發送軟件(Net編程) 項目案例5： 聊天室(Net編程) 項目案例6： 虛擬幣套利工具(API的使用) 核心算法 數據庫 前端技術 擴展課程 代碼規范 數據結構 設計模式 版本控制 數據庫簡介 Mysql MongoDB Redis HTML+CSS Javascript Ajax jQuery Memcached Bootstrap 其他常見設計模式 項目案例 項目案例1： 商城界面模擬 Django Tornado 擴展課程 項目案例 Django的路由模塊 Django中的View ORM在django中的應用 模板系統介紹 Django常用安全控制 Tornado的路由 Tornado使用的模板系統 Views模塊 Tornado對數據庫的支持 Tornado的異步處理 Flask框架 RESTful開發 Celery使用 項目案例1：在線商城 項目案例2：開源在線服務系統 項目案例3：Tornado Web后臺處理 爬 蟲 大數據 人工智能(AI) 擴展課程 爬蟲原理 Urllib爬取技術 Requests爬取技術 Scrapy框架 數據科學簡介 數據操作工具使用 數據呈現工具使用 基本數據分析算法 人工智能簡介 Tensoflow使用 AI算法 Caffe (視學生接受能力而定) 項目案例 項目案例1：知識圖譜繪制(某創業項目) 項目案例2：跨境電商BI數據分析 項目案例3：手寫筆跡識別 項目案例4：元器件識別系統 項目案例5：爬蟲爬取互聯網數據

傾囊相授！十年以上資歷技術總監攜干貨閃亮開講

陳玉龍

大并發、高負載應用技術專家。國內年輕女性社區粉粉日記團隊技術總監，千萬級用戶項目架構經驗。98年開始接觸程序設計，2000-2003年間分別獲得奧林匹克程序設計競賽省級一等獎，全國信息技術大賽一等獎。

許東峰

德國奧格斯堡大學理論物理專業碩士畢業。參與過包括德國著名Max-Planck研究院光子與材料能量交換模型的計算機模擬實驗，國內某軍工項目紅外信號分析項目，電商用戶購物習慣數據建模等大型項目，歷任Max-Planck研究所博士研究生。

叢浩

12年IT行業從業經驗，6年IT培訓經驗，工作涉及軟硬件多個領域，擅長Python Web，Python爬蟲，大數據處理，在Web和前端領域也有很深的造旨，精通C，PHP，JavaScript等和各種語言，mysql等各種關系型非關系型數據庫。

郝龍

畢業于哈爾濱工程大學計算機系。精通C語言，python等技術。歷任東北林業大學IT實驗室項目負責人，阿里巴巴第三方合伙人，北京金大虎公司python數據工程師等職位。授課風格幽默，技術嫻熟精湛，是深受學生喜愛的年輕講師代表。

不拋棄不放棄 讓每一位學員成人成才

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中途耽誤幾天的話可以通過看視頻同步完成老師的作業彌補進度，不會的可以隨時問老師。

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學生因學習中途落課或者學習效果不扎實等原因可以向教務老師申請重修或降級，本期學不會下期免費再學，直到學會為止！

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學習的流程分為預習、聽課、整理筆記、作業（每周定期檢查作業，并針對反饋情況進行講解）、復習、默寫、項目階段跟蹤檢查。

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預習筆記是兄弟連一再強調的學習法寶，每個同學在兄弟連都必須養成課前預習的習慣，對老師第二天要講授的內容重點、難點做到心里有數，聽課事半功倍。

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開課后根據學生的作業及測驗情況形成關懷名單，進入關懷名單的學生會被所有老師所關注，相應的對其作業、預習筆記、默寫等要求會更高，要求會更嚴格。

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學習中遇到問題，小組成員共同討論解決，小組內有學習懈怠完不成學習任務的同學，小組內全體成員會集體被罰（罰手抄代碼n遍喲）。

石家莊兄弟連學習氛圍濃厚 人性化服務助你一站成才

不為學習找借口，4款班型全搞定！

零基礎周末班

課程設置與脫產班相同 學習工作兩不誤 適合需要周末上課的人群

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雷鋒網按：作為領域知名的學者和專家，“李開復”這三個字儼然成為行業內的一個大“IP”。從其發表的關于人工智能的一系列觀點來看，李開復雖然在大贊人工智能所向披靡的前景的同時，也對這一領域的現狀和未來持冷靜和批判的態度。

（本文來自INSIDE李柏鋒對李開復的專訪，雷鋒網做了不改變原意的編輯）

日前，李開復在接受INSIDE李柏鋒專訪時，又談及了他對人工智能的觀察和洞見。

當被問及“在硅谷從事人工智能工作的學歷是否會被重新看重”的問題時，李開復認為，目前人工智能尚處于初始階段，非常需要科學家的參與。當前一部分已成熟，但還未實現平臺化。

“之后隨著技術發展的成熟，技術都能平臺化之后，當工程師可以像打開工具箱挑選適合的工具那樣來使用人工智能的技術的時候，就不需要那么多科學家了，而到那時候人工智能才算普及。現在主流的深度學習技術算是很成熟了，但還沒發展到成為平臺，所以還需要很多的科學家。”

人工智能“七大黑洞”終究會被未來的開放系統所取代

李開復還認為，在促成人工智能的技術成熟的過程中，開源其實很重要。許多科學家做研究被大公司過度保護自我利益的行為所限制，而不得不投身這些大公司來獲取資料和數據。人工智能的“七大黑洞”終究會被未來出現的開放系統所取代。

“舉例來說，原本封閉的 Wintel 生態系，隨著行動化的趨勢，現在程式碼的開源已經成為主流了，Github 等的出現，開放的生態系對人工智能的發展奠定了不錯的基礎。但是除了 code 以外， data 也要開源。可是，目前人工智能領域卻存在“七個黑洞”，即美國的 Google、Facebook、Microsoft和 Amazon，還有中國的 BAT。這些企業掌握了非常大量的資料，但是進去了就再也出不來，像是黑洞一樣，這對人工智能的發展不是好現象，當然這“七個黑洞”相對來講就更有優勢。

但是，就傳統而實體的產業來看，這七大公司的影響力其實很微小，所以我們可以期望將來會出現在數據上更開放的系統，來取代這七大黑洞。其實就科學家來說，這七大黑洞造成很多困擾，因為發展人工智能的技術，需要這些資料，但是這些資料并沒有被分享，所以科學家的發展就被限制住了。這也是為什么后來許多科學家不得不去這七家公司的原因，不然研究做不下去。但這終究還是為人詬病的一種對自我利益過度保護的行為，科學家做研究還得去'乞討'資料，情何以堪？”

人工智能的未來有三個發展階段

談及人工智能未來的發展，李開復認為其有三個階段：

1.先是應用現有的數據。

2.透過更多新的感應器和硬體收集新的數據發展新的應用。

3.最后是全面自動化。

李開復認為，這三個階段發生的時間大概會是未來的五年、十年和十五年。最開始應用人工智能的就是科技產業，像 Google 的搜索已經應用很久了。除去互聯網公司，金融產業也是擁有大數據和資料的一大板塊。

“一個產業如果有大量的數據、數據帶有標簽而且是單一領域的，那就是人工智能應用最理想的數據。”

其次，擁有大數據的還有醫學。“醫學也有很多數據，像是影像就是一種數據，如果你現在有朋友在放射科，那要淮備改行了。看 X 光片、核磁共振、斷層掃描，過去需要累積經驗，可是人的經驗再怎樣都比不上人工智能透過整個資料庫去學習。對于人臉識別來說，傳統可能最厲害的是警察，一看就知道誰是不是逃犯，可是現在在路口架設一臺攝影機，有哪個警察可以做得比人工智能好？24 小時不休息、資料庫完整，辨識速度快、失誤率低。除了影像以外，DNA 也是一種數據，這些數據的處理在深度學習成熟之后都有很突破性的發展，也會是未來的發展重點，接下來可以透過 DNA 來發展更精淮、更定制化的醫療。”

人工智能比醫生做得更好，或取代看診工作

此外，李開復還認為，人工智能在一些事情上比醫生做得更好。未來人工智能取代醫生看診的大部分工作之后，醫生可以更專注于醫學研究。

李開復說：醫生開刀可能手會抖，而機器開刀則不會，畢竟人的經驗有限，而機器的經驗只被資料庫的大小局限。與其說是醫生看病，不如說是成為機器與病人之間的溝通橋梁或介質。其實這也不是壞事，現在很多醫生一邊要看診，一邊要做研究很辛苦，將來人工智能取代了看診的大部分工作之后，醫生可以更專心的去做研究，醫學就有更快速的突破了。

談到醫療與人工智能的應用，雷鋒網(公眾號：雷鋒網)此前也報道過IBM的Watson人技術在醫療行業的應用案例。李開復則認為，過去 IBM 的確挑選了一些特定領域去提供他們的服務并且獲取收入，但其實IBM的Watson尚不具備目前有顯著進展的深度學習技術，突破性的技術和數據都沒有。

“寧肯做有自知之明的人類，不要上傳大腦”

盡管李開復給大家描繪了人工智能的種種藍圖，但當被問及是否會上傳自己的大腦擁有人工大腦這一問題時，李開復坦言：寧肯維持一個還有點自知之明的人類，不想上傳自己的大腦。

“如果世界只有物理和表象的一面，那活著也沒什么意思。人的生命就是會結束才有意義，上傳大腦是一種虛榮的表現。”

李開復認為，許多人都認為人和人工智能的合作是 1 + 1=3，但實際上應該是 1 + 一億=一億又 1.1。在大多數的領域，人類是非常渺小的，人工智能是非常龐大的，所以所有的人都要懂得如何應用人工智能，才能把事情做好。

總的來說，現在的人工智能還有很多限制，只能處理單一位領域的問題。所以，未來人工智能還有很多事情值得做。

李開復認為，在未來，人工智能取代人類的工作肯定遠超過創造的工作。過去被忽略的一些工作，現在會逐漸被重新重視，如哲學、社會學、人類學、藝術等領域。其次，人類的職業會發生轉換。比如，過去醫生是醫療過程中的主力，未來很有可能會變成病人與人工智能之間的溝通橋梁，或專注在研究上。老師可能不再教學而是提供學生關懷。

最后李開復認為，人類生在世界上，應該多產生一些心靈的碰撞和交流。當下的人類忙于世事，人工智能剛好把人類解放出來，其實也是一件好事。