python驱动程序开发课程_重磅！免费的AI领域的Python核心编程来了！

原标题：重磅！免费的AI领域的Python核心编程来了！

小编的推荐语：经过亲自验证，该课程对高校学生的确完全免费，还有答疑群，中间无套路。各位小伙伴加油！

今天向大家安利这个20课时的第三期免费课程：《AI领域的Python核心编程-带你从0到1实现一个深度学习项目》

截止目前已经有2300+同学参与了这个项目，通过用户反馈，我们发现这门课真正适合的群体是有一定编程基础，希望Python能力进阶，在深度学习领域进一步发展的同学。我们设立的目标是希望通过这门课提升你的代码能力，助力你成为合格的算法工程师。

重要的事情说一遍：本门课程第三期挑战对高校学生免费开放

免费课详细介绍

《AI领域的Python核心编程-带你从0到1实现一个深度学习项目》

课程OKR：掌握AI领域里的Python开发

会用：独立用Python实现机器学习算法

会读：读懂开源社区代码，并可以进行修改和扩展

会写：Python代码更加Pythonic，促进协作和交流

会学：有了对的认知，在编程世界自然一往无前

导师简介

丁老师，AI软件系统架构师，GitHub百星作者，HackerRank Python板块满分，累积面试100+AI算法研发及Python开发人员

课程内容

本课程分为两部分：

第一部分：20课时的AI中的Python编程基础讲解

第 1 集 课程简介，设计原则及学习方法

1.1 课程OKR

1.2 为什么要用Markdown式讲稿而非keynote

1.3 为什么学习Python

1.4 为什么做AI要学习Python

1.5 为什么学习Python3而不是Python2

1.6 课程设计原则

1.6.1 学习Python的正确姿势

1.6.2 AI领域Python的最小知识范围

1.7 课程学习方法

第 2 集 Python学习的预备内容

2.1 本节课主要内容

2.2 Linux系统简介

2.2.1 Linux

2.2.2 跨硬件平台

2.2.3 一切皆是文件

2.3 Linux命令行简介

2.3.1 shell

2.3.2 终端仿真器程序-terminal

2.4 使用SIGAI在线编程模块的terminal

2.5 Linux文件系统及读写权限简介

2.6 Linux目录结构

2.7 账户读写权限

2.7.1 看第一列字符串

2.7.2 文件类型

2.7.3 权限类型

2.8 Python解释器

2.8.1 Python的程序是怎么执行的

2.8.2 增强版解释器-IPython

2.8.3 更强的工具-Jupyter Notebook

2.8.4 REPL-DD(交互式命令行驱动开发)

2.9 SIGAI在线编程功能

2.9.1 四个模块

2.9.2 使用SIGAI在线编程模块与本地环境的区别

第 3 集 Python快速面面观(上)

3.1 课程介绍

3.2 第一个Python程序

3.3 输入与输出

3.4 Python中应知道的细节

3.5 数据类型

3.6 常量与基本运算

3.7 浅谈变量

3.8 List

3.8.1 可变有序集合

3.8.2 List之可变

3.8.3 List之有序

3.8.4 List之集合

3.9 Tuple

3.9.1 Tuple之不可变

3.9.2 Tuple之括号歧义

3.9.3 Tuple之可变

3.10 Dict

3.11 Set

3.12 Python入门小坑之除法与字符串

3.12.1 单引号，双引号，三单引号，三双引号

3.12.2 引号作为字符

3.12.3 转义字符

3.12.4 raw string

3.12.5 三引号？

3.13 Python入门小坑之字符编码

3.13.1 字符编码常见工作模式

3.13.2 Python中的字符串

3.13.3 字符串的编解码(decode&encode)

3.14 Python入门小坑之再谈变量

3.14.1 可变类型与不可变类型

3.14.2 可变对象与不可变对象

3.14.3 Python中的引用与拷贝

第 4 集 Python快速面面观(下)

4.1 本集内容简介

4.2 布尔变量的基本判断规则与方法

4.3 数字的基本判断规则与方法

4.4 Python入门小坑之逻辑判断

4.5 深入理解Python中的 and和or

4.6 if语句

4.7 循环之for循环

4.8 循环之while循环、break、continue

4.8.1 while循环：只要满足条件则持续操作

4.8.2 break语句：满足条件则跳出循环

4.8.3 continue语句：满足条件则直接进入下个循环

4.9 函数

4.9.1 调用内置函数

4.9.2 自定义函数

4.9.3 函数的默认参数

4.10 Python入门小坑之默认参数的记忆性

4.11 传入任意个数的参数

4.12 Python中的面向对象

4.13 Python代码的组织-模块

4.14 包管理工具pip

4.15 Python入门小坑之解释器默认搜索路径

第 5 集 玩转Python中的List

5.1 本集内容简介

5.2 切片

5.2.1切片功能的三个参数

5.3 多重List的浅拷贝与深拷贝

5.4 序列的加法，乘法，初始化

5.4.1 序列的加法

5.4.2 序列的乘法

5.4.3 常用的序列初始化方案

5.5 序列的常见内置方法

5.5.1 序列的包含关系：in

5.5.2 序列的长度，最大值，最小值：len，max，min

5.5.3 List与str的相互转换

5.5.4 List的元素与切片的赋值与删除

5.5.5 计数函数：count

5.5.6 列表的排序

5.5.7 Llst的内置方法及其时间空间复杂度

5.6 初见 List comprehension

第 6 集 Python中的函数与函数式编程(上)

6.1 本集内容简介

6.2 认识函数

6.2.1 代码块

6.2.2 函数定义

6.3 函数参数

6.3.1 形参与实参

6.3.2 参数的传递

6.3.3 位置参数与关键字参数

6.4 名称空间与作用域解析

6.4.1 作用域的产生

6.4.2 作用域的查看(globals()与locals())

6.4.3 作用域间变量的遮盖

6.4.4 修改不同作用域里的变量

6.4.5 作用域的生命周期

第 7 集 Python中的函数与函数式编程(下)

7.1 函数式编程概述

7.1.1 程序的状态与命令式编程

7.1.2 函数式编程

7.2 一等函数

7.2.1 一等对象

7.3 一阶函数

7.3.1 map高阶函数

7.3.2 filter高阶函数

7.3.3 reduce高阶函数

7.3.4 sorted高阶函数

7.3.5 partial高阶函数

7.4 匿名函数

7.4.1 用lambda 与用def 的区别在哪

7.4.2 lambda 速写

7.4.3 List + lambda

7.4.4 入门小坑系列之---惰性计算

第 8 集 闭包

8.1 再谈变量作用域

8.1.1 从内层函数的角度看，变量使用的两个维度

8.1.2 变量作用域识别三要素

8.1.3 三种变量作用域

8.1.4 实践和金句

8.1.5 Python解释器如何识别变量的作用域？

8.1.6 为什么会有 nonlocal 关键字？

8.2 什么是闭包？

8.2.1 闭包的各种实现方式

8.3 闭包的作用

第 9 集 装饰器

9.1 概述

9.2 Why？为什么会出现装饰器这个东西？

9.2.1 不引入多余变量名

9.2.2 显示调用，就近原则

9.2.3 分层封装，充分服用

9.3 What? 什么是装饰器

9.3.1 装饰器的堆叠

9.3.2 装饰器在导入时立即执行

9.3.3 带参数的装饰器

9.4 How？装饰器怎么用

9.4.1 装饰器的常见使用场景

9.4.2 注册机制或授权机制(与应用开发相关)

9.4.3 参数的数据验证或清洗

9.4.4 复用核心计算模块，仅改变输出方式

9.5 总结

第 10 集 理解面向对象编程(OPP)

10.1 本节课的OKR

10.1.1 三节课之间的关系：层层递进

10.1.2 本节课的object

10.1.3 本节课的key Result

10.2 什么是面向对象，什么是面向过程

10.2.1 面向过程式编程

10.2.2 面向对象式编程

10.2.3 举例说明

10.3 面向对象和面向过程的区别

10.4 比设计模式更重要的是设计原则

10.4.1 面向对象设计的目标

10.4.2 面向对象设计的SOLID原则

10.4.3 AI场景+Python(语言)+OOP(编程模式)

第 11 集 OOP in Python

11.1 本节课的OKR

11.1.1 本节课与上节课的关系

11.1.2 本节课与下节课的关系

11.1.3 本节课的Key Result

11.2 面向对象的Python实现

11.2.1 类的创建

11.2.2 类的数据绑定

11.2.3 类的自定义实现化

11.2.4 对象方法

11.2.5 类方法

11.2.6 属性封装

11.2.7 继承(隐式实例化)

11.2.8 继承(显示实例化)

11.2.9 多态

11.3 面向对象的重要特性总结

第 12 集 Pythonic OOP(上)

12.1 本节课的OKR

12.1.1 本节课的KR

12.1.2 说明

12.2 关于双下划线

12.2.1 怎么读

12.2.2 双下划线开头和结尾的变量或方法叫什么

12.2.3 如何认识Python的special method

12.3 从语言设计层面理解Python的数据模型

12.3.1 一切都是对象

12.3.2Objects 的组成⼀:identity

12.3.3Objects 的组成二:type

12.3.4Objects 的组成二:value

12.3.5 存放其他 Object 的reference的Object:Container

12.4 Pythonic OOP with SpecialMethod and Attribute

12.4.1 Theimplicit superclass – object & type object

12.4.2Integrating Seamlessly with Python

12.5 Attribute Access andProperties(Level I:Basic Access)

第 13 集 Pythonic OOP(下)

13. 1Attribute Access andProperties(Level II:Property)

13.1.1 Cross-Cutting and DuckTyping

13.1.2 单继承 vs 多态

13.2.2 传统OOP vs 鸭子类型

13.2.3 传统OOP的多态 vs 鸭子类型的多态

13.2.4MixIn:基于鸭子类型的视角看Multi-Inheritance

13.2.5Cross-Cutting:基于鸭子类型的视角看Decorator与Special Method

13.2.6Python语言设计的三个关键词(其实是一件事的三个不同视角)

13.3 总结

第 14 集 迭代器协议

14.1 本节课的OKR

14.1.1 Objective

14.1.2 Key Result

14.2 Iterator Protocol

14.3 Generator

14.3.1 yield Expression

14.3.2 Generator Expression

14.3.3 在Python中不要小瞧任何看似微小的区别

14.4 为什么需要生成器

14.4.1 用生成器表示全部的斐波那契数列

14.4.2 通过生成器管道模块化处理数据

14.5 总结：关于Python中的迭代思维

第 15 集 异常处理

15.1 什么是异常

15.2 为什么程序会出现异常

15.3 通常如何处理

15.4 Python中的异常及相关语法

15.4.1 案例：主动抛出异常

15.4.2 案例：被动遇到异常

15.4.3 案例：异常处理语句—未遇到异常

15.4.4 案例：异常处理语句—捕获全部异常

15.4.5 案例：异常处理语句—捕获指定异常

15.4.6 案例：异常处理语句—捕获异常后仍抛出

15.4.7 案例：异常处理语句—捕获异常后显示异常信息但不抛出异常 15.4.8 案例：异常语句与循环的连用

15.5 异常的传播

15.6 关于异常的后续学习

第 16 集 上下文管理器

16.1 概述

16.1.1 为什么要讲Context Manager?

16.1.2 Context Manager与Decorator之间的关系?

16.1.3 本节课的主要内容

16.2 Why?为什么我们需要Context Manager?

16.2.1 有始必有终

16.2.2 有始必有终的try/finally实现及相应的Context Manager抽象 16.2.3 When to use Context Manager?

16.3 What?什么是Context Manager?与with语句是何关系?

16.3.1 Context Manager is a protocol for Python with statement

16.3.2 案例：Context Manager通用结构

16.4 How?Context Manager都怎么使用?

16.4.1 成对出现的模式：Context Manager使用的信号

16.4.2 确保一个打开的流在程序中关闭

16.4.3 确保为测试而准备的代码执行环境在执行完毕后销毁

16.4.5 确保不同线程之间访问共享资源时的线程锁一定会释放 16.4.6 在部分代码处使用高精度模式

16.4.7 管理数据库的连接资源

16.4.8 对某一块代码进行运行时间测量

16.4.9 临时创建文件进行缓存，并在使用完毕后删除

16.4.10 一个功能的代码实现与其工程化的区别

第 17 集 导入时与运行时(上)

17.1概述

17.2安装Python的时候到底安装的是什么？

17.3 Python解释器是什么？

17.4解释器由什么组成？

17.5程序运行完整流程

17.6模块是一个对象

17.7模块有自己的作用域

17.8模块只需要导入一次

第 18 集 导入时与运行时(中)

第 18 集 导入时与运行时(中)

18.1模块通常怎么用(一)：工具包

18.2模块通常怎么用(二)：测试包

18.3模块通常怎么用(三)：配置包

18.4模块怎么变成包

18.5模块有自己的预设字段

18.6如果使用 from pkg import ，你需知道模块的访问限制变

第 19 集 导入时与运行时(下)

19.1案例：模块，类，函数，在导入时与运行时的行为

19.2案例：加上装饰器，类中类，看导入时与运行时

19.3如果没有 if name == main，会发生什么

19.4总结

第 20 集 结束语，后面的路靠你自己了

20.1回顾一下整个课程内容

20.2从课程的特点谈谈对Python教学的理解

20.3课程的KR藏于课程设计中，而O的实现要靠你后续的努力

第二部分：实践项目：从读论文到代码复现(学习完基础课程并通过测评的同学才能进阶)

具体步骤：

选定一篇经典论文；

怎么搜索，怎么下载论文；

怎么找到训练数据集；

怎么分析数据集；

怎么实现论文的模型结构；

怎么处理数据集；

复现论文模型需要找到哪些参数；

评估结果，调试模型；

配置GPU服务器环境的流程；

训练好的模型如何使用；

报名流程

Step 2：回复“OpenCV学堂推荐”

Step 3: www.sigai.cn注册账号，找小编开通课程

P.S. 小编不会强行要求你转载，但是如果你觉得这门课不错，请推荐给需要的小伙伴

学习流程

www.sigai.cn注册账号

将注册用手机号发给小编，开通课程权限

登录网站，下载课件

学习基础知识部分，建议一个月内搞定(目前最快学习者7天左右搞定)

修完基础课程，找小编申请评测

评测通过，获得实践项目权限

辅助工具

在线答疑群聊(能力强的同学欢迎竞选班委，班委任职期间免费享受SIGAI深度学习专题课程)

SIGAI在线编程(本课程基于SIGAI在线编程功能进行讲解，将代码放在浏览器，轻松省力)

进阶：优秀的算法工程师

要成为优秀的算法工程师，数学基础、代码能力、算法功底三种能力缺一不可！

关于数学基础，详见，里边详细介绍了机器学习涉及的数学知识，如果还有不清楚，也可以在网易云课堂来听下SIGAI公开课《机器学习中的数学基础》或SIGAI的。

关于算法功底，小编诚恳地说修炼之路没有捷径，只能一步一个脚印。这里推荐下我们的两门课程： 课程导师是《机器学习和应用》(12月即将在清华出版社出版)一书的作者雷老师亲自录制，这里稍稍分享几篇雷老师出的好文，希望能够让你有所收益。

此外，SIGAI邀请了各个方向的资深专家就其研究领域遇到的高质量论文进行精彩解读，部分还包含源码解读并附带源码，对于正在埋头苦读论文的同学，这波助攻确实给力。戳这里，看看有没有你关心的论文《》。

最后，算法工程师之路需要耐心和毅力，现在开始不骄不躁的积累，才能为自己成就一个美好未来。

再次强调免费Python核心编程课程的报名方式：

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