服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等；国外的Google、Dropbox等。
[图片11]+ 系统网络运维在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。
[图片12]+ 科学与数字计算Python被广泛的运用于科学和数字计算中，例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
[图片13]+ 图形界面开发Python可编写桌面图形用户界面，还可以扩展微软的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
[图片14]+ 网络编程除了网络和互联网的支持，Python还提供了对底层网络的支持，有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python。
[图片15]+ 3D游戏开发Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame等和一个PyWeek的比赛。
人工智能产业作为一个新兴领域，在*范围内还处于起步阶段， 我国人工智能领域的研究及应用水平与国外发达*相比不分上下，可谓平分秋色。 未来，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化。 企业也会在不断满足并提升社会大众丰富多彩的生活品质而进步。 人工智能行业可能呈现如下发展趋势。 Python全栈+人工智能 五个授课阶段 水平一见高下 *阶段CLIP SYNTHESIS icon 第二阶段CLIP SYNTHESIS icon 第三阶段CLIP SYNTHESIS icon 第四阶段CLIP SYNTHESIS icon 第五阶段CLIP SYNTHESIS icon Python概述 语法基础 函 数 面向对象编程(OOP) Python简史 Python应用场景 Python当前发展 变量类型 分支语句 循环语句 函数初步 细说参数 变量作用域 递归调用 OOP基础 公有私有问题 继承 组合& Mixin 数据结构初步 异常处理 扩展课程 项目案例 列表(list) 元组(tuple) 字典(dict) 集合(set) 异常概述 try/except Finally Raise with Linux系统运维 Python图形界面(GUI)开发 (qt或者tkinter任选) 项目案例1: 计算器 项目案例2: 随机抽奖 项目案例3: 压缩软件 项目案例4: 猜数字 Python模块 调试技术 魔法函数 多线程 模块基本使用 搜索路径问题 DIY自己的模块 调试技术简介 Pdb调试 Pycharm中的调试 魔法函数概述 构造类魔法函数 运算类魔法函数 多线程/进程简介 Python的多线程 Net编程 序列化 其他常用模块 扩展课程 Socket编程 Urllib库 Requests库 Mail处理 文件(file)处理 XML编程 Pickle模块 commands sys 模块 os模块 time random Pygame 微信公众号开发-API使用 Shelve模块 JSON格式 多线程-协程，gevent 项目案例 项目案例1:飞机大战(OOP,GUI) 项目案例2: WebServer模拟(HTTP协议) 项目案例3: 多线程下载器(多线程, Net) 项目案例4: 自动邮件发送软件(Net编程) 项目案例5: 聊天室(Net编程) 项目案例6: 虚拟币套利工具(API的使用) 核心算法 数据库 前端技术 扩展课程 代码规范 数据结构 设计模式 版本控制 数据库简介 Mysql MongoDB Redis HTML+CSS Javascript Ajax jQuery Memcached Bootstrap 其他常见设计模式 项目案例 项目案例1: 商城界面模拟 Django Tornado 扩展课程 项目案例 Django的路由模块 Django中的View ORM在django中的应用 模板系统介绍 Django常用安全控制 Tornado的路由 Tornado使用的模板系统 Views模块 Tornado对数据库的支持 Tornado的异步处理 Flask框架 RESTful开发 Celery使用 项目案例1:在线商城 项目案例2:开源在线服务系统 项目案例3:Tornado Web后台处理 爬 虫 大数据 人工智能(AI) 扩展课程 爬虫原理 Urllib爬取技术 Requests爬取技术 Scrapy框架 数据科学简介 数据操作工具使用 数据呈现工具使用 基本数据分析算法 人工智能简介 Tensoflow使用 AI算法 Caffe (视学生接受能力而定) 项目案例 项目案例1:知识图谱绘制(某创业项目) 项目案例2:跨境电商BI数据分析 项目案例3:手写笔迹识别 项目案例4:元器件识别系统 项目案例5:爬虫爬取互联网数据 倾囊相授！十年以上资历技术总监携干货闪亮开讲 陈玉龙 [图片16]大并发、高负载*专家。国内*年轻女性社区粉粉日记团队技术总监，千万级用户项目架构经验。98年开始接触程序设计，2000-2003年间分别获得奥林匹克程序设计竞赛省级一等奖，*信息技术大赛一等奖。
许东峰 [图片17]德国奥格斯堡*理论物理专业硕士毕业。参与过包括德国*Max-Planck研究院光子与材料能量交换模型的计算机模拟实验，国内某军工项目红外信号分析项目，电商用户购物习惯数据建模等大型项目，历任Max-Planck研究所博士研究生。
丛浩 [图片18]12年IT行业从业经验，6年IT培训经验，工作涉及软硬件多个领域，擅长Python Web，Python爬虫，大数据处理，在Web和前端领域也有很深的造旨，精通C，PHP，Javascript等和各种语言，mysql等各种关系型非关系型数据库。
郝龙 [图片19]毕业于哈尔滨工程*计算机系。精通C语言，python等技术。历任***IT实验室项目负责人，阿里巴巴第三方合伙人，北京金大虎公司python数据工程师等职位。授课风格幽默，技术娴熟精湛，是深受学生喜爱的年轻讲师代表。
不抛弃不放弃 让每一位学员成人成才 学习中途落课了怎么办 icon中途耽误几天的话可以通过看视频同步完成老师的作业弥补进度，不会的可以随时问老师。
是否可以重修呢？ icon学生因学习中途落课或者学习效果不扎实等原因可以向教务老师申请重修或降级，本期学不会下期免费再学，直到学会为止！
考核方式 icon学习的流程分为预习、听课、整理笔记、作业（每周定期检查作业，并针对反馈情况进行讲解）、复习、默写、项目阶段跟踪检查。
严格规范的预习笔记 icon预习笔记是兄弟连一再强调的学习法宝，每个同学在兄弟连都必须养成课前预习的习惯，对老师第二天要讲授的内容重点、难点做到心里有数，听课事半功倍。
定期召开关怀学员会议 icon开课后根据学生的作业及测验情况形成关怀名单，进入关怀名单的学生会被所有老师所关注，相应的对其作业、预习笔记、默写等要求会更高，要求会更严格。
人性化的班组机制 icon学习中遇到问题，小组成员共同讨论解决，小组内有学习懈怠完不成学习任务的同学，小组内全体成员会集体被罚（罚手抄代码n遍哟）。
郑州兄弟连学习氛围浓厚 人性化服务助你一站成才 [图片20] [图片21] [图片22] [图片23] [图片24] [图片25] [图片26] [图片27] 不为学习找借口，4款班型全搞定！ [图片28] 零基础周末班课程设置与脱产班相同 学习工作两不误 适合需要周末上课的人群
[图片29] 全日制脱产就业班面向零基础小白 5个月完成Python 开发课程
[图片30] 精英提高班面向掌握一定Python技术 但需提升职场竞争力的 在职人群
[图片31] 在线精品课程 相关资讯: 十九大报告提出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。当前我国人工智能的发展水平处于什么阶段，在行业领域的应用进展如何？本版就此策划了一组“聚焦高质量发展·关注人工智能”系列报道，从行业专家、资深从业者、普通消费者的角度，向读者全方位展示快速发展中的*人工智能图景。 2023年是*人工智能领域发展的关键之年。无论是《*工作报告》还是10月的十九大报告，都将人工智能作为一项发展内容明确提出，这意味着人工智能上升至*战略层面。 随后，《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2023年—2023年）》等一系列政策规划的推出更是让人工智能的发展有了明确的时间表和路线图。 如今，*人工智能领域正在顶层设计与实践落实两个方面努力发展，抓住机遇，蓄势待发，开启新一轮的冲刺。 全球人工智能还处于发展初期 什么是人工智能？ 1956年，在美国达特茅斯*一次特殊的夏季言谈会上，麻省理工*教授约翰·麦卡锡*次提出了人工智能概念。此后，人工智能迅速成为一个热门话题。 尽管概念界定众多，但科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是:研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。 在人工智能研究早期，有些科学家非常乐观地认为，随着计算机的普及和CPU计算能力的提高，实现人工智能指日可待。但后来事实证明，人工智能的发展并没有预期的那么美好。 20世纪50年代至70年代，人工智能力图模拟人类智慧，但是受过分简单的算法、匮乏得难以应对不确定环境的理论以及计算能力的限制，这一热潮逐渐冷却；20世纪80年代，人工智能的关键应用——基于规则的专家系统得以发展，但是数据较少，难以捕捉专家的隐性知识，加之计算能力依然有限，使得其不被重视，人工智能研究进入低潮期。 直到进入20世纪90年代，神经网络、深度学习等人工智能算法以及大数据、云计算和高性能计算等信息通信技术快速发展，人工智能才迎来了春天。 “大约在10年前，一种被称为深度学习的新的机器学习方法，让人工智能的算法更智能。”*自动化研究所研究员易建强说:“它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构，具有更强的建模和推理能力，能够更有效地解决多类复杂的智能问题。” *院士谭铁牛说:“当前，面向特定领域的专用取得突破性进展，甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。” 这其中，比较*的事件包括1997年“深蓝”战胜国际象棋*冠军，2011年IBM超级计算机沃森在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军，以及2016年和2023年阿尔法狗战胜人类围棋高手。 在不少人工智能专家看来，尽管经过近60年的发展，人工智能已经取得了巨大的进步，但总体上还处于发展初期。 我国多项技术处于*地位 采访中，诸多业内人士认为，我国人工智能技术攻关和产业应用虽然起步较晚，但在*多项政策和科研基金的支持与鼓励下，近年来发展势头迅猛。 在基础研究方面，我国已拥有人工智能研发队伍和*重点实验室等设施齐全的研发机构，并先后设立了各种与人工智能相关的研究课题，研发产出数量和质量也有了很大提升，已取得许多突出成果。 科技部高新司司长秦勇说:“我国在语音识别、视觉识别、、中文信息处理等技术方面处于*地位。*自动化研究所谭铁牛团队全面突破虹膜识别领域的成像装置、图像处理、特征抽取、识别检索、安全防伪等一系列关键技术，建立了虹膜识别比较系统的计算理论和方法体系，还建成目前国际上*规模的共享虹膜图像库。” 智能芯片技术也实现了突破。*计算所发布了全球*深度学习专用处理器，**研制出可重构神经网络的计算芯片，比现有的GPU效能提升了3个数量级。 与此同时，我国在人工智能领域的论文数量快速增长。据统计，2007年—2016年，全球人工智能领域论文中，我国占近20%，仅次于美国；深度学习领域的论文总量和引用量均居**。此外，人工智能相关发明专利授权量已居*第二。 人工智能创新创业日益活跃 当前，伴随着人工智能研究热潮，我国人工智能产业化应用也蓬勃发展。 智能产品和应用大量涌现。人工智能产品在医疗、商业、通信、城市管理等方面得到快速应用。目前已有亿支付宝用户使用过“刷脸”功能，华为首次在全球将人工智能移动芯片用于手机。 人工智能创新创业也日益活跃，一批龙头骨干企业快速成长。据统计，当前*的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。全球最值得关注的100家人工智能企业中我国有27家，其中，腾讯、阿里云、百度、科大讯飞等成为全球人工智能领域的佼佼者，也成为建设*新一代人工智能*创新平台的领头羊。 2023年7月5日，百度首次发布人工智能*平台的整体战略、技术和解决方案。这也是百度首次整体亮相。其中，对话式人工智能系统，可让用户以自然语言对话的交互方式，实现诸多功能；Apollo自动驾驶技术平台，可帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统，是全球领先的自动驾驶生态。 2023年8月3日，腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布发起成立了人工智能医学影像联合实验室。 2023年10月11日，阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的竞争行列。 此外，科大讯飞在智能语音技术上处于国际领先水平；依图科技搭建了全球*十亿级人像对比系统，在2023年美国*标准与技术研究院组织的人脸识别技术测试中，成为*个获得冠军的*团队。 “加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、*的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。”秦勇说。 整体水平与发达*仍有较大差距 尽管我国在一些人工智能关键技术尤其是核心算法方面与发达*水平相当，但我国人工智能整体发展水平与发达*相比仍有较大差距，比如在高精尖零部件、技术工业、工业设计、大型智能系统、大规模应用系统以及基础平台等方面。专家们还指出，我国人工智能技术发展还面临着体制机制、创新人才、基础设施等方面的挑战。 易建强说:“与人工智能发展成熟且处于前列的美国等相比，虽然*在人工智能的论文数量方面超过美国，但*学者的研究影响力尚不及美国或英国同行。” 这背后的一个重要原因就是人才短缺。据统计，美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而在*，超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年。还有，在*只有不到30所*的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外，*的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，其他领域的人才相对匮乏。 在产业应用方面，人工智能技术成果虽然已经在我国越来越多的领域应用，但专家表示也还存在一些问题。比如，除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验，催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外，大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小差距。面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。 “在人工智能生态系统方面，美国也更为完善和活跃，创业公司数量远超*。而且由研究机构、*及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。”易建强说。 专家建议，应建设*共享的人工智能创新发展平台，重视和加强人工智能前瞻性基础研究，加大人才培养力度，在深化人工智能技术推广应用、市场准入等方面建立更加宽松的政策环境，不断提升信息化水平来支撑智能化发展，并积极引进培养更多有国际影响力的领军人才。