python学什么

来源：上海中公优就业IT培训学院时间：2020/8/19 9:21:20

机器学习与人工智能　　
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。　　

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflowplayround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

机器学习与人工智能学习目标：　　
1.理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程　　
2.能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题　　
3.熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等　　
4.掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等　　

5.掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

Python学习路线知识点总结：要掌握Python编程基础、Python面向对象、Python进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。、Web前端编程、Web前端、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战、网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas、理解机器学习相关的内容。

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