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  • 授课时循序渐进,平易近人对待教学认真负责,条理清晰,对待学生认真负责

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    AI人工智能编程,之Python语法
      Python人工智能课程 课时数
    python基础  
    第一章 软件安装与介绍  
       1.1、python介绍与安装 2
       1.2、输入与输出 2
       
    第二章 变量数据类型运算符  
       2.1、变量 2
       2.2、数据类型 2
       2.3、运算符 4
       
    第三章 字符串、列表、字典、深拷贝浅拷贝  
       3.1、字符串 2
       3.2、列表 3
       3.3、字典 5
       3.4、深拷贝浅拷贝 2
       
    第四章 流程控制和循环语句  
       4.1、if语句 3
       4.2、while循环 3
       4.3、跳转语句-for循环 5
       
    第五章 循环语句练习  
       5.1、while应用练习 3
       5.2、for循环实操应用练习 6
       
    第六章 函数  
       6.1、函数 4
       6.4、递归函数 4
       6.5、内置函数 4
       6.6、高阶函数 6
       
    第七章 面向对象  
       7.1、面向对象-1 4
       7.2、面向对象-2 3
       
    第八章 常用模块  
       8.1、模块和包 5
       8.2、文件读写,遍历 5
       8.3、异常和异常处理 5
       8.4、多进程多线程 5
       
    第九章 科学计算库  
       9.1、time 2
       9.2、numpy 3
       9.3、pandas 2
       9.4、答疑(数据透视) 3
       9.5、matplotlib 3
       9.6、spider 3
       9.7、lxml 3
       9.8、正则表达式 3
       9.9、tencent 3
       9.10、zlzp 3
       9.11、Img 3
       
    MySQL和SQL server两大数据库  
    第一章数据库理论介绍,MySQL介绍与安装  
       1.1、数据库理论介绍 2
       1.2、MySQL介绍与安装 2
       
    第二章MySQL之数据类型,数据库表,索引,查询  
       2.1、MySQL之数据类型  5
       2.2、MySQL之操作数据库表  10
       2.3、MySQL之索引  5
       2.4、MySQL之查询  10
       
    第三章MySQL之增、删、改  
       3.1、MySQL之增、删、改  15
       3.2、MySQL之函数 10
       
    第四章MySQL之视图,发器,存储过程和函数  
       4.1、MySQL之视图  10
       4.2、MySQL之触发器  10
       4.2、MySQL存储过程和函数  10
       
    第五章 SQL server安装与操作  
       5.1、SQL server 安装与操作  2
       
    第六章 MSsql之查询,增、删、改  
       6.1、SQL server之查询 2
       6.2、SQL server之增、删、改 2
       
    第七章 MSsql之函数、视图和存储过程  
       7.1、SQL server 之索引 5
       7.2、SQL server 之函数 5
       7.3、SQL server 之视图 5
       7.4、SQL server 之触发器 5
       7.5、SQL server 存储过程和函数 5
       
       
    python爬虫实战项目  
    第一章 环境配置  
       1.1、 Python3 + Pip环境配置 1
       1.2、MongoDB环境配置 1
       1.3、Redis环境配置 1
       1.4、Python多版本共存配置 1
       1.5、Python爬虫常用库的安装 1
       
    第二章 基础篇    
       2.1、爬虫基本原理讲解 1
       2.2、Uullib库基本使用 1
       2.3、Requests库基本使用 1
       2.4、正则表达式基础 1
       2.5、BeautifulSoup库详解 2
       2.6、PyQuery详解 2
       2.7、Selenium详解 2
       
       
       
    第三章 实战篇  
       3.1、Requests +正则表达式爬取猫眼电影 3
       3.2、分析Ajax请求并抓取今日头条街拍美图 2
       3.3、使用Selenium模拟浏览器抓取淘宝商品美食信息 2
       3.4、使用Redis + Flask维护动态代理池 2
       3.5、使用代理处理反爬抓取微信文章 3
       3.6、使用Redis + Flask维护动态Cookies池 2
       
    第四章 框架篇  
       4.1、PySpider框架基本使用及抓取TripAdvisor实战 1
       4.2、PySpider架构概述及用法详解 1
       4.3、Scrapy框架安装 1
       4.4、Scrapy框架基本使用 1
       4.5、Scrapy命令行详解 4
       4.6、Scrapy中选择器用法 3
       4.7、Scrapy中Spiders用法 3
       4.8、Scrapy中Item Pipeline的用法 3
       4.9、Scrapy中Download Middleware的用法 3
       4.10、Scrapy爬取知乎用户信息实战 8
       4.11、Scrapy+ Tushare爬取微博股票数据 8
       
    第五章 分布式篇  
       5.1、Scrapy分布式原理及Scrapy-Redis源码解析 5
       5.2、Scrapy分布式架构搭建抓取知乎 5
       5.3、Scrapy分布式的部署详解 5
       
    机器学习,算法学  
    第一章 机器学习  
       1.1、k-近邻算法 5
       1.2、决策树理 5
       1.3、代码分析01 5
       1.4、决策树代码02 5
       1.5、贝叶斯思想理论 5
       1.6、贝叶斯思想代码分析01 5
       1.7、贝叶斯思想代码分析02 5
       1.8、回归分析理论 5
       1.9、回归分析代码 5
       1.10、逻辑回归理论 5
       1.11、集成学习理论01 5
       1.12、逻辑回归代码 5
       1.13、集成学习理论02 5
       1.14、集成学习代码-01 5
       1.15、集成学习代码-02 5
       1.16、聚类(上) 5
       1.17、聚类(下) 5
       1.18、支持向量机(1) 5
       1.19、支持向量机(2) 5
       1.22、EM算法01 5
       1.23、EM算法02 5
       1.24、隐马尔科夫模型01 10
       
       
       
       
       
    第二章 深度学习  
       2.1、tensorflow介绍 3
       2.2、深度学习概述 3
       2.3、深度学习应用场景 3
       2.4、深度学习-BP算法  3
       2.5、深度学习之CNN 5
       2.6、深度学习之CNN(二) 5
       2.7、深度学习之RNN(一) 5
       2.8、深度学习之CNN案例 8
       2.9、深度学习之RNN lstm 5
       2.10、深度学习之RNN总结+GAN 5
       2.11、深度学习之GAN 8
       2.12、深度学习之SeqSeq 5
       2.13、深度学习之SeqSeq 5
       2.14、深度学习之项目(一) 5
       2.15、深度学习之项目(二) 5
       2.16、Tensorflow高级封装 10
       2.17、深度学习之聊天机器人 5
       2.18、深度学习之聊天机器人(二) 5
       
    第三章 深度学习-图像处理  
       3.1、计算机图像学习概述 10
       3.2、传统计算机视觉 10
       3.3、传统计算机视觉、目标检测 10
       3.4、目标检测项目 20
       3.5、图像分割、人脸识别 10
       3.6、计算机视觉项目实战 30
       
    第四章 深度学习-NLP自然语言处理  
       4.1、NLP基础 10
       4.2、NLP基础 (二)、 10
       4.3、Seq2Seq 10
       4.4、Attention、聊天机器人 15
       4.5、NLP项目实战 30
       
    ROS系统开发项目  
    第一章 基础篇  
         1.1、认识ROS 2
         1.2、ROS基础 2
         1.3、机器人系统设计 10
         1.4、机器人仿真 10
         1.5、机器视觉和机器语音 10
         1.6、机器人slam 10
         1.7、moveit 10
         1.8、综合应用 20
         1.9、ros理论与实践 30
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