python课程是什么意思
1面向过程基本的表达式，if语句，循环，函数等没有编程语言基础的话，一定要努力夯实这部分但如果之前学习过编程语言，尤其是C，这部分知识就很容易了
2面向对象Python是面向对象的语言，一切皆对象这部分包含面向对象的基本概念，类，方法，属性，继承等面向对象是很难回避的Python的好处是容易学，容易维护，坏处是容易犯错Python的面向对象机制是相对比较松散的，不像Java和C++那么严格
3应用功能包括IO，数据容器如表和词典，内置函数，模块，格式化字符串等这些在其它语言中也经常出现，有比较强的实用性
4高级语法，上下文管理器，列表推导，函数式编程，装饰器，特殊方法等这些语法并不是必须的，你可以用前面比较基础的语法实现学这些高级语法的主要原因是：它们太方便了比如列表推导一行可以做到的事情，用循环结构要好几行才行 Python培训需要学习哪些内容
学习Python编程需要学习：
第一阶段：Python语言及应用
课程内容：Python语言基础，面向对象设计，多线程编程，数据库交互技术，前端特效，Web框架，爬虫框架，网络编程
掌握技能：
（1）掌握Python语言语法及面向对象设计；
（2）掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；
（3）掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；
（4）掌握分布式多线程大型爬虫技术，开发企业级爬虫程序；
（5）掌握与机器学习深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备
第二阶段：机器学习与数据分析
课程内容：机器学习概述，监督学习，非监督学习，数据处理，模型调优，数据分析，可视化，项目实战
掌握技能：
（1）进入人工智能领域，掌握机器学习及数据分析基本概念；
（2）掌握机器学习经典算法相关原理及优化过程；
（3）掌握数据处理基本方法，结合实际项目实现数据可视化操作，完成数据分析应用
第三阶段：深度学习
课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战
掌握技能：
（1）掌握TensorFlowBP神经网络CNN卷积神经网络递归神经网等深度学习算法；
（2）掌握自动编码机，序列到序列网络生成对抗网络，孪生网络等基本应用；
（3）掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；
（4）掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案
第四阶段：图像处理技术
课程内容：图像基础知识，图像操作及运算，图像几何变换，图像形态学，图像轮廓，图像统计学，图像滤波，项目实战
掌握技能：
（1）掌握图像处理技术相关基础知识；
（2）掌握图像降噪增强复原分割提取特征等处理的方法和技术应用技巧；
（3）掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；
（4）掌握前沿深度学习模型，实现图像分类目标检测模式识别等主要应用
