人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

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。

人工智能的發展現狀處于成長期； 國家發布相關政策促進人工智能的發展； 一些省份也比較重視人工智能的發展，并提出了相應的規劃； 人工智能的人才市場處于空缺，嚴重的供不應求。 所以，趁早搭上人工智能的快車，未來無限可能。

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。

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講師、項目經理均為專職，培養體系嚴謹、實 用；講師，學員打分體系，講師好不好你 說了算！

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授之以魚更授之以漁。兄弟連創始人李超老師， 也會親自授課，分享自己三十幾年的人生經歷 和經驗。

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課上采用案例式教學，通俗易懂，課下項目經理 一對一輔導強化訓練，學與練交叉進行強化記憶， 你要做的就是認真聽，勤于問，樂于練。

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兄弟連一直堅持人手一機，學員可以隨時在教 室學習，無論晚上11點還是凌晨4點，你都將 看到為自己的理想而埋頭苦學的兄弟姐妹。

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學不會，免費重修；找工作，免費 力薦。畢業后，你會發現python開發工程師的圈 子里到處是你的人脈，讓你在職場更加如虎添翼。

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從上世紀八十年代開始興起，許多初創公司、政府、以及大型企業都開始部署人工智能系統，來處理過去由人類專家執行的任務。相比于傳統的編程語言，這些系統大多基于行為規則，然后形成“記憶”，人工智能系統可以處理更多計算密集型任務，比如機器學習，規劃和調度，以及自然語言處理等。在如今這個大數據世代，很多人相信人工智能已經徹底顛覆了科技行業，雷鋒網此前也做過不少相關的研究及報道。

不過，在人工智能發展的過程中，它的核心要素并沒有發生太大變化。舉個例子，NASA 在上世紀八十年代末到九十年代推出的航天飛機（Space Shuttle）計劃，結果整個產業鏈都成功實現了商業化，包括無人駕駛探測器、太空望遠鏡、空間站、以及行星探測器等。甚至有些技術也應用在了 ERP 行業和電商、客戶關系管理和廣告市場營銷應用領域里。最近幾年，還在其他很多行業內得到了廣泛應用，包括：

生命科學：人工智能可以學習臨床試驗數據，然后為患者匹配最合適的治療藥物，或是尋找最理想的醫生。

網絡安全系統：人工智能可以預測企業網絡的潛在危險（至少能告訴企業該在什么地方買保險）。

物聯網系統：基于 RFID 標簽，人工智能可以對資產位置變化做出反應，而且還能預測、分析某些特定場景，防止犯罪。

以上幾個領域，雷鋒網(公眾號：雷鋒網)也有不少相關的文章詳細描述了人工智能在這些領域所起的作用。此外，許多人們日常交互，且耳熟能詳的系統也采用了人工智能技術，比如蘋果的 Siri 和亞馬遜的 Alexa 可以收聽我們的語音指令，亞馬遜網站可以智能推薦商品，Netflix 可以按照用戶喜好推送節目，自動泊車和無人駕駛系統，能夠下國際象棋和圍棋計算機，等等。

人工智能的用例其實還有很多，事實上，在人工智能發展的近四十年時間里，一直有五大核心要素在支撐整個行業，連接各個技術節點。人工智能應用程序吸收海量數據，對周圍環境做出反應，通過學習提升適應度、實現更好的表現，同步服務系統和用戶。

基于數據強化的人工智能系統需要和海量數據進行交互，他們通常會高速獲取數十億量級的信息記錄。對于人工智能系統來說，實時吸收數據是它們必備的技能之一，此外還需要獲取不間斷的流媒體數據（絕大多數都是小數據模塊，比如物聯網傳感器評估）和批量數據（一些大數據模塊，比如系統數據庫內的歷史數據表）。

利用機器學習技術，自適應的應用程序可以進行自我優化。隨著時間的推移，他們會分析工作處理的結果，然后學習如何做的更好。機器學習的工作流程需要數據科學家進行模型選擇，這涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法選擇、以及參數調整。開發人員之后會把機器學習模型部署到應用程序內部，再導入新數據，該模型會進行數據分類，在按照分類分析處理行為。最后，這些部署了機器學習的應用程序會“回顧”自己的處理結果，再利用這些結果數據重新進行訓練。

現代人工智能系統可以根據周圍環境情況，實時做出變化反應。傳統應用程序更多的是基于批處理模式——你安排應用程序執行任務，它們運行，然后存儲處理結果，最后關閉程序。而人工智能應用程序則會不斷監測他們的輸入（通常來自于各種流媒體數據平臺），然后根據實際情況執行操作，人工智能程序會自動調用程序、規則和行為，然后自己做出決策。簡單的說，人工智能系統會一直處于運轉之中，然后根據不同的輸入做出反應。

許多人工智能系統不僅僅具備反應性，他們可以規劃未來，執行的行動計劃。事實上，系統規劃、游戲規劃、甚至是語言分析系統，都需要一個前瞻性的解決方案。這些系統必須要具備根據不同場景（情況）隨時切換輸入數據的能力。舉個例子，人工智能會及時獲取天氣預報數據，并以此分析是否會延誤來自中國的海運或航運發貨，一旦發貨延遲，是否會對美國的制造進度計劃產生影響，是否需要重新優化生產計劃。

人工智能系統，其實就像傳統應用程序一樣，必須支持同時處理多個用戶或多個系統。通過在操作系統和數據庫領域里開發分布式系統，人工智能系統需要不斷確保執行傳統數據庫事務的四要素原則（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、以及持久性（Durability）。

隨著軟硬件技術的提升，一方面業務數據量在不斷增長，另一方面，系統性能的提升幫助處理響應時間大幅縮短，對于現代人工智能系統而言，正確的構建系統可以幫助企業快速拓展技術基礎設施。當然，不管是個人還是企業，上述五大特征在過去四十年人工智能發展的過程中都扮演了支柱角色，也是所有人工智能系統必須要考慮的重點。