課程時長：3天

第1部分 Python基礎

　　環(huán)境搭建與Hello World

　　類型與變量、字符串

　　list和tuple

　　條件判斷、循環(huán)

　　使用dict和set

　　文件I/O操作

　　Python高級應用

• 內(nèi)置函數(shù)—
• 數(shù)學類、集合類、邏輯判斷、反射、IO操作
• 生成器Generator
• 迭代器Iterable, Iterator
• 裝飾器
• JSON和PICKLE

第2部分 Python進階：庫的使用

　　標準庫

• itertools
• functools
• re正則
• subprocess
• pdb調(diào)試、traceback調(diào)試
• pprint漂亮的輸出
• logging日志
• threading和multiprocessing多線程
• urllib/urllib2/httplib  http庫，httplib
• os/sys系統(tǒng), 環(huán)境
• Queue隊列: FIFO, multiprocessing.queues中的Queue, SimpleQueue, JoinableQueue
• pickle/cPickle序列化工具
• hashlib md5，sha等hash算法
• cvs版本控制
• timeit計算代碼運行的時間等

　　第三方庫

• numpy, scipy科學計算
• matplotlib畫圖
• scrapy爬蟲
• PIL 圖像處理
• ipdb調(diào)試神器，結合ipython使用更好
• lxml：解析html，xml神器
• Pandas: 數(shù)據(jù)處理庫
• 機器學習庫：Scikit-learn, xgboost
• 自然語言處理庫：nltk, jieba, gensim
• 數(shù)據(jù)庫連接庫：pymysql
• 深度學習庫：theano, keras, tensorflow, tflearn, tensorlayer

第3部分 Python在機器學習、深度學習、圖像識別、NLP中應用

　　機器學習中應用：

• 爬蟲BeautifulSoup
• 回歸regression：SGD Regressor, SVR EnsembleRegressors, RidgeRegression SVR
• 分類：SGD Classifier, Kernel Approximation, KNeighbors Classifier, LinearSVC, SVM, Na?ve Bayes, Decision Tree, Random Forest
• 聚類：KMeans, Spectral Clustering GMM, MeanSHift VBGMM, MiniBatch Kmeans, SOM
• 降維：PCA, LDA, LLE, Isomap Spectral Embedding
• 序列數(shù)據(jù)：HMM

　　深度學習中應用：

• K-means特征學習
• Sparse Filtering稀疏濾波SF
• AutoEncoder自動編碼器AE
• Restricted Boltzmann Machine限制波爾茲曼機RBM
• Deep Belief Networks深信度網(wǎng)絡DBN
• Convolutional Neural Networks卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
• TensorFlow,  TensorLayer

　　圖像識別中應用：

• TFLearn: Minist
• autoencoder
• rnn
• dnn
• googlenet
• highway_dnn
• inception_resnet
• gan

　　NLP中應用：

• LSTM長短詞記憶網(wǎng)絡
• seq2seq序列到序列
• cnn_sentence_classification
• bidirectional_lstm