Python零基础入门与科学计算 寒假班

人工智能机器学习课程基础

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课程介绍

自从2017年 7 月 20 日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确指出在中小学阶段设置人工智能相关课程后,编程教育走进了更多人的视野。Python 作为人工智能时代最合适的语言,无疑被越来越多人追捧。Python已经被北京、浙江、山东等省份纳入高考内容之一,将成为高考加分的利器。

教育部考试中心于2017年10月11日发布了“关于全国计算机等级考试(NCRE)体系调整”的通知,决定自2018年3月起,在计算机二级考试加入“Python语言程序设计”科目。

在众多领域中:人工智能、机器学习、数据挖掘、数据分析、云计算、网络爬虫等都离不开python的身影。

Python已经是人人必学的编程语言,连中学生都开始学习Python了,再不懂点Python都不意思说自己学过计算机。

本课程从完全零基础讲起,手把手教你入门Python语言,达到熟悉python而且能用来做一些数值计算和绘图。课程全程答疑保证每一位报名学员都能学会学懂观看的视频3节以内无理由全额退款

 

- 上课方式 -

【仅适用于单报名一门课程的学员,3门连报学员请点击这里
听课地址:点击“视频&资料” http://edu.mathor.com/course/37/tasks  点击任务1-2”(视频19点后上线)。
课件下载:点击“视频&资料 http://edu.mathor.com/course/37/tasks  点击任务1”。
问答方式:问题提交到课程“讨论区” http://edu.mathor.com/course/37/threads  老师每天都会对问题进行回答。
作业提交:作业也提交到课程“讨论区” http://edu.mathor.com/course/37/threads  老师会给交作业的同学点评。

 

- 课程表 -

请同学们在视频上线时间及时观看视频,老师会在19时-21时集中在线答疑

 

- 讲师简介 -

张阳阳

清华大学博士生,研究方向:人工智能、机器学习、深度学习。熟练掌握 Python 在人工智能中的应用。擅长数值计算与仿真模拟,精通各种 AI 算法和编程:回归预测、全局优化、聚类分类、综合评价、模式识别等。曾作为Python课程讲师,有 4 年多的教学经验。

 

杨海宏

浙江大学博士生,研究方向:大数据、知识图谱、自然语言处理。《 Python 与数据挖掘》作者。熟练使用 Python,擅长自然语言理解、智能问答、深度学习、强化学习。曾在百度深度学习实验室,研究花卉图像识别,成果应用于手机百度APP。讲授数据挖掘课程两年教学经验。

 

 

- 课程目录 -

第一篇 基础知识(共13学时)

    1 Python的安装 (1月22日)
        1.1  为什么选择Python?
        1.2  搭建Python环境, 安装PyCharm
        1.3  理解 Python 的编码哲学
        1.4  使用和导入模块
        1.5  "Hello World"

    2 Python的语法(1月25日)
        2.1  基本数据类型和运算符
        2.2  Python 中的几类字符串变量
        2.3  流程控制 -- 条件语句和循环语句
        2.4  流程干涉 -- break 与 continue 语句

    3 内置数据结构(1月29日)
        3.1  列表
        3.2  元组
        3.3  字符串
        3.4  字典
        3.5  集合

    4 文件操作(2月1日)
        4.1 文件的读写
        4.2 txt 文件读取
        4.3 csv 文件读取
        4.4 文件输出
        4.5 使用 JSON 处理数据

    5 文件目录操作 (2月2日)
        5.1 使用 os 模块进行增删改查
        5.2 使用 shutil 模块进行增删改查

 

    【复习】课程作业讲解(2月5日)

 

    6 函数的定义和调用(2月6日)
        6.1 函数的定义与调用
        6.2 函数参数的类型与作用
        6.3 可变对象与不可变对象
        6.4 作用域
        6.5 使用内嵌函数 lambda 

    7 面向对象编程(1)(2月7日)
        7.1 类与对象
        7.2 __init__方法
        7.3 对象的方法

    8 面向对象编程(2)(2月8日)
        7.1 return 与 yield
        7.2 继承

 

    【复习】课程作业讲解(2月9日)

 

    9 具有Python风格地编程(2月10日)
        9.1 推导式 Comprehension
        9.2 异常处理 try-except-else-finally
        9.3 深浅拷贝
        9.4 迭代器
        9.5 数据处理的花招

    10 常用技术介绍 (2月12日)
        10.1 序列化与反序列化
        10.2 timeit 与 profiling
        10.3 快速解决代码问题的流程
        10.4 其他

    【复习】课程作业讲解(2月13日)


第二篇 数值计算与绘图(共 7 学时)

    1 NumPy处理数据(2月22日)
        1.1 NumPy的导入
        1.2 创建数组
        1.3 存取元素
        1.4 多维数组
        1.5 结构数组

    2 NumPy函数库(2月23日)
        2.1 求和、平均值、方差
        2.2 更改数组的形状与数组堆叠
        2.3 最值和排序
        2.4 多项式函数
        2.5 分段函数
        2.6 统计函数
        2.7 解线性方程组

    3 SciPy 数值计算(2月24日)
        3.1 特殊函数(Function)
        3.2 优化分析(Optimize)
        3.3 插值拟合(Interpolate)
        3.4 数值积分(Integrate)
        3.5 统计分析(Stats)

  

  【复习】课程作业讲解(2月26日)

 

    4 Sympy符号运算(2月27日)
        4.1 球体体积
        4.2 数学表达式
        4.3 符号运算
        4.4 其他功能

    5 Matplotlib绘图(2月28日)
        5.1 快速绘图
        5.2 绘图函数
        5.3 绘图参数
        5.4 美化图片
        5.5 保存图片

 

   【复习】课程作业讲解(3月1日)

 

- 课前准备 -

 

请同学们开课前安装以下软件,安装出现问题也不用担心,第一节课程老师也会手把手教大家。

第一步:下载Python安装包 Python 3.6 指定发行版https://www.anaconda.com/download/#windows

第二步:IDE开发软件  PyCharm 社区版  下载地址https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

 

- 开课时间 -

1、录播视频上线时间为:1 月 22 日 至 3 月 1 日(共 20 学时,具体时间详见课表);

2、一年内可以免费回看视频。

 

- 授课方式 -

1、本次课程为全程录播课,定时发布视频,群里主讲老师和助教实时答疑。

2、本次课程配套习题和习题讲解课。

 

- 课程特点 -

  • 循序渐进,由浅入深、从入门到进阶
  • 学有所成,每次课程配有作业,巩固学习成果,完成课程闭环
  • 代码公开,面向学员公开课程的课件和源代码,随时回顾
  • 答疑无忧,学员加入微信群,群内和讲师实时互动答疑

 

- 限量优惠 -

限量 100张 100元优惠券,先到先得!

 

- 购课福利 -

1、购买后领取 10个G的 Python 资料大礼包 

2、购买后邀请加入讲师学员私密答疑群 

PS:优惠券和资料大礼包添加极值学院助教微信 jizhidata 领取

 

扫码添加“极值学院邓老师

课程目标
  • 入门Python编程
  • 掌握Python基础的函数和技能
  • 掌握Python数值计算和绘图基础
适合人群
  • 零基础编程能力中学生、大学生、研究生
  • 想学习Python编程的理工科类老师
  • 想了解Python编程的家长和工作人员

授课教师

软件工程师、人工智能工程师
博士

课程特色

下载资料(30)
视频(23)
讨论(14)
作业(13)
考试(1)