新一代人工智慧Python來滿足你在機器學習上的所有好奇心！
最近一對夫婦共進晚餐，他們問我從事什麼職業，我回應道：“機器學習。”妻子回頭問丈夫：“親愛的，什麼是機器學習？”她的丈夫答道：“T-800型終結者。”在《終結者》系列電影中，T-800是人工智慧技術的反面樣板工程。不過，這位朋友對機器學習的理解還是有所偏差的。機器學習能讓我們自資料集中受到啟發，換句話說，我們會利用計算機來彰顯資料背後的真實含義，這才是機器學習的真實含義。它既不是隻會徒然模仿的機器人，也不是具有人類感情的仿生人。
現今，機器學習已應用於多個領域，遠超出大多數人的想象，下面就是假想的一日，其中很多場景都會碰到機器學習：假設你想起今天是某位朋友的生日，打算通過郵局給她郵寄一張生日賀卡。你開啟瀏覽器搜尋趣味卡片，搜尋引擎顯示了10個最相關的連結。你認為第二個連結最符合你的要求，點選了這個連結，搜尋引擎將記錄這次點選，並從中學習以優化下次搜尋結果。然後，你檢查電子郵件系統，此時垃圾郵件過濾器已經在後臺自動過濾垃圾廣告郵件，並將其放在垃圾箱內。接著你去商店購買這張生日卡片，並給你朋友的孩子挑選了一些尿布。結賬時，收銀員給了你一張1美元的優惠券，可以用於購買6罐裝的啤酒。之所以你會得到這張優惠券，是因為款臺收費軟體基於以前的統計知識，認為買尿布的人往往也會買啤酒。然後你去郵局郵寄這張賀卡，手寫識別軟體識別出郵寄地址，並將賀卡傳送給正確的郵車。當天你還去了貸款申請機構，檢視自己是否能夠申請貸款，辦事員並不是直接給出結果，而是將你最近的金融活動資訊輸入計算機，由軟體來判定你是否合格。最後，你還去了賭場想找些樂子，當你步入前門時，尾隨你進來的一個傢伙被突然出現的保安給攔了下來。“對不起，索普先生，我們不得不請您離開賭場。我們不歡迎老千。” 圖1.1集中展示了使用到的機器學習應用。
圖1-1 機器學習在日常生活中的應用，從左上角按照順時針方向依次使用到的機器學習技術分別為：人臉識別、手寫數字識別、垃圾郵件過濾和亞馬遜公司的產品推薦
上面提到的所有場景，都有機器學習軟體的存在。現在很多公司使用機器學習軟體改善商業決策、提高生產率、檢測疾病、預測天氣，等等。隨著技術指數級增長，我們不僅需要使用更好的工具解析當前的資料，而且還要為將來可能產生的資料做好充分的準備。
機器學習非常重要
在過去的半個世紀裡，發達國家的多數工作崗位都已從體力勞動轉化為腦力勞動。過去的工作基本上都有明確的定義，類似於把物品從A處搬到B處，或者在這裡打個洞，但是現在這類工作都在逐步消失。現今的情況具有很大的二義性，類似於“最大化利潤”，“最小化風險”、“找到最好的市場策略”......諸如此類的任務要求都已成為常態。雖然可從網際網路上獲取到海量資料，但這並沒有簡化知識工人的工作難度。針對具體任務搞懂所有相關資料的意義所在，這正成為基本的技能要求。正如谷歌公司的首席經濟學家Hal Varian所說的那樣：
“我不斷地告訴大家，未來十年最熱門的職業是統計學家。很多人認為我是開玩笑，誰又能想到計算機工程師會是20世紀90年代最誘人的職業呢？如何解釋資料、處理資料、從中抽取價值、展示和交流資料結果，在未來十年將是最重要的職業技能，甚至是大學，中學，小學的學生也必需具備的技能，因為我們每時每刻都在接觸大量的免費資訊，如何理解資料、從中抽取有價值的資訊才是其中的關鍵。這裡統計學家只是其中的一個關鍵環節，我們還需要合理的展示資料、交流和利用資料。我確實認為，能夠從資料分析中領悟到有價值資訊是非常重要的。職業經理人尤其需要能夠合理使用和理解自己部門產生的資料。
大量的經濟活動都依賴於資訊，我們不能在海量的資料中迷失，機器學習將有助於我們穿越資料霧靄，從中抽取出有用的資訊。
Pyhong語言的優勢
基於以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習演算法的程式語言：(1) Python的語法清晰；(2) 易於操作純文字檔案；(3) 使用廣泛，存在大量的開發文件。
可執行虛擬碼
Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行虛擬碼（executablepseudo-code）。預設安裝的Python開發環境已經附帶了很多高階資料型別，如列表、元組、字典、集合、佇列等，無需進一步程式設計就可以使用這些資料型別的操作。使用這些資料型別使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的程式設計風格，如面向物件程式設計、面向過程程式設計、或者函數語言程式設計。
Python語言處理和操作文字檔案非常簡單，非常易於處理非數值型資料。Python語言提供了豐富的正則表示式函式以及很多訪問Web頁面的函式庫，使得從HTML中提取資料變得非常簡單直觀。
Python比較流行
Python語言使用廣泛，程式碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程式時，也可以利用豐富的模組庫縮短開發週期。
在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函式庫都實現了向量和矩陣操作，這些函式庫增加了程式碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂程式碼的實際功能。另外，科學函式庫SciPy和NumPy使用底層語言（C和Fortran）編寫，提高了相關應用程式的計算效能。
Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪製2D、3D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形。
Python開發環境還提供了互動式shell環境，允許使用者開發程式時檢視和檢測程式內容。
Python開發環境將來還會整合Pylab模組，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合併為一個開發環境。雖然Pylab還沒有併入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。
男怕嫁錯郎，女怕入錯行。對於我們這一代人來說，有幸生於人工智慧的新時代，會一門手藝這個時代非常重要，對於程式設計師來說，想要從事AI和機器學習相關的工作，最好的語言莫過於Python。很多程式設計師參與對於Python和其他幾種流行程式語言的比較，大部分人都承認，Python簡單易學，通俗易懂，符合人性設計，Python和其他語言的比較，正如拼音輸入法與五筆輸入法的比較一樣，一個幾個月集中學習才能初步入門的語言在風雲變幻的技術領域顯然很難快速擴散，廣泛使用。Python對於複雜的人工智慧是一劑清涼劑。 高效的執行在於更加普適的理解，Python的高效就在於有巨大的支撐，又能廣泛被理解，這使得每一項工作獲得的理解力更加強，這是其他語言無法比擬的。僅憑這一點，Python作為AI和機器學習的最佳語言或許有些道理，
而且你也能在網上找到大量的資源。你現在也在考慮從 Python 入門機器學習嗎？本教程或許能幫你成功上手，從 0 到 1 掌握 Python 機器學習，至於後面再從 1 到 100 變成機器學習專家，就要看你自己的努力了。
新一代人工智慧（AI）核心技術Python實戰技術應用
1、課程簡介：
課程，動手操作；內容以程式碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導為輔。共3天，講解機器學習和深度學習的模型理論和程式碼實踐，梳理機器學習、深度學習、計算機視覺的技術框架，從根本上解決如何使用模型、優化模型的問題；每次課中，首先闡述演算法理論和少量公式推導，然後使用真實資料做資料探勘、機器學習、深度學習的資料分析、特徵選擇、調參和結果比較。
一、課程目標：
1. 瞭解人工智慧的概念和人工智慧的發展，瞭解國際人工智慧的主要流派和路線，瞭解國內人工智慧研究的基本情況，熟悉人工智慧的研究領域.
2. 詳細地論述知識表示的各種主要方法及人工智慧的主要應用領域，如專家系統、機器學習、規劃系統、自然語言理解和智慧控制等.
3.讓學員儘快掌握python語言的基本結構與語法與資料型別，模組、基本用法，熟悉函式，類設計，包的使用及基本的程式設計方法；
2.理解python資料探勘與分析技術在當代各種大資料相關產品中的應用，並掌握該領域最關鍵技術的原理以及技術應用過程；
3.能開發一些實際的應用專案並勝任python的資料探勘和機器學習工作;
4.通過緊密結合應用例項，針對工作中存在的疑難問題進行分析講解和專題討論，進而有效提升學員解決科研及教學實際問題的能力，同事提升其從資料角度去思考的能力.
時間地點: 2018年11月16日—— 2018年11月19日 北 京
（時間安排：第一天報到、授課三天、大學機房授課）
二：詳細大綱
1.人工智慧基礎
（1）人工智慧應用場景、常見人工智慧演算法、
（2）主流應用構建方法、主流機器學習框架、
（3）相關工具應用及分析與處理、系統化的人工智慧技術棧、
（4）人工智慧分析方法和流程例項》
2.人工智慧具體實戰案例分析
（1.）知識表示方法（語義網路法、框架表示、劇本表示、過程表示）
（2.）搜尋原理（盲目搜尋、啟發式搜尋、遺傳演算法、模擬退火法）
（3.）推理技術（消解原理、不確定性推理、非單調推理）
（4.）演算法學習（人工神經網路、）
（5.）規劃系統（謂詞邏輯、STRIPS、分層）
（6.）專家系統（開發工具、專家系統例項）
（7.）自然語言理解（主要模型、應用舉例）
（8.）智慧控制（學科結構理論、智慧控制系統）
（9.）人工智慧程式設計（程式語言、關係資料庫）
3.網路爬蟲理論基礎
（1.）網路通訊基礎 （2.） HTTP協議簡介
（3.）Web開發知識介紹 （4.）網站分析知識介紹
（5.）爬蟲佇列設計 （ 6. ） 多執行緒及多程序爬蟲
（7.）網路爬蟲工作原理詳解及例項
4.Python基礎
（1.）Python初識: 開發環境安裝與使用
（2.） Python基礎資料結構（元組/列表/字串/字典）
（3. ）Python語法基礎（條件/迴圈/函式/類/模組）
（4.）Python檔案操作實戰
（5. ）Python異常處理實戰
5.Python網路爬蟲基本工具庫
（1.） 認識正則表示式 （2.） 正則表示式實戰
（3.）Python爬蟲庫（urllib/Requests）
（4.）“漂亮”的爬蟲庫-Beautiful Soup
（5.）靜態網頁爬取案例分享
（6.） Selenium與模擬瀏覽器-PhantomJS
（7.）動態網頁爬取案例分享
（8. ）利用API進行資料採集
（9.） OCR技術實現驗證碼自動識別，模擬登陸實戰
6、Python scrapy爬蟲框架
（1. ）認識Scrapy框架 （2.）Scrapy框架安裝難點解決技巧
（3.）Scrapy常見指令實戰 （4.）Scrapy實現爬蟲實戰
（5.）Scrapy模擬登入實戰 （6. ）Scrapy新聞爬蟲專案實戰
（7.）Scrapy網站登陸爬蟲與驗證碼自動識別專案實戰
（8.）Scrapy與Urllib的整合使用
7、Python PySpider爬蟲框架
（1. ）認識PySpider框架 （ 2. ）PySpider框架安裝與部署
（3.）PySpider常見指令 （4.）PySpider實現爬蟲案例分析
8、Python爬蟲綜合案例實戰
（1.）百度百科語料爬取 （2.）京東評論資料爬取與分析
（3.）豆瓣讀書資料爬取 （4.） 微博資料抓取
（5.）機票資訊爬取 （ 6.） 中國知網文獻爬取
8、人工智慧進階演算法
（1，）智慧機器人 （ 2.）人工神經網路演算法
（3.）機器學習例項 （4.）深度學習例項
10、人工智慧及Python的具體案例分析
（1）.爬取產品品質分析資料，然後對資料進行整理彙總，視覺化展示。
（2.）對話機器人的實現。
（3.）手動編寫簡單爬蟲並實戰。
（4.）識別物品故障檢測的案例實現
（6.）手寫數字影象及字型識別的案例實現
（7.）提取使用者對事物的評價和對產品的態度和情感
11.參會費用：
每人4300元（含培訓費、資料費、證書、午餐費）住宿可統一安排，費用自理。
頒發證書：參加相關培訓並通過考試的學員，可以獲得：由中國管理科學研究院職業資格認證培訓中心頒發的《人工智慧Python程式設計技術應用工程師》（高階）專業技能資格證書，官方網站查詢，該證書可作為有關單位專業技術人員能力評價、考核和任職的重要依據。
注：請學員帶兩寸彩照兩張（背面註明姓名）、身份證影印件和學歷證明覆印件各兩張。
參加請聯絡會務組：王躍廣（老師）
微信：13261770607 QQ：61408381