课程时长：3天

第1部分 Python基础

　　环境搭建与Hello World

　　类型与变量、字符串

　　list和tuple

　　条件判断、循环

　　使用dict和set

　　文件I/O操作

　　Python高级应用

• 内置函数—
• 数学类、集合类、逻辑判断、反射、IO操作
• 生成器Generator
• 迭代器Iterable, Iterator
• 装饰器
• JSON和PICKLE

第2部分 Python进阶：库的使用

　　标准库

• itertools
• functools
• re正则
• subprocess
• pdb调试、traceback调试
• pprint漂亮的输出
• logging日志
• threading和multiprocessing多线程
• urllib/urllib2/httplib  http库，httplib
• os/sys系统, 环境
• Queue队列: FIFO, multiprocessing.queues中的Queue, SimpleQueue, JoinableQueue
• pickle/cPickle序列化工具
• hashlib md5，sha等hash算法
• cvs版本控制
• timeit计算代码运行的时间等

　　第三方库

• numpy, scipy科学计算
• matplotlib画图
• scrapy爬虫
• PIL 图像处理
• ipdb调试神器，结合ipython使用更好
• lxml：解析html，xml神器
• Pandas: 数据处理库
• 机器学习库：Scikit-learn, xgboost
• 自然语言处理库：nltk, jieba, gensim
• 数据库连接库：pymysql
• 深度学习库：theano, keras, tensorflow, tflearn, tensorlayer

第3部分 Python在机器学习、深度学习、图像识别、NLP中应用

　　机器学习中应用：

• 爬虫BeautifulSoup
• 回归regression：SGD Regressor, SVR EnsembleRegressors, RidgeRegression SVR
• 分类：SGD Classifier, Kernel Approximation, KNeighbors Classifier, LinearSVC, SVM, Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest
• 聚类：KMeans, Spectral Clustering GMM, MeanSHift VBGMM, MiniBatch Kmeans, SOM
• 降维：PCA, LDA, LLE, Isomap Spectral Embedding
• 序列数据：HMM

　　深度学习中应用：

• K-means特征学习
• Sparse Filtering稀疏滤波SF
• AutoEncoder自动编码器AE
• Restricted Boltzmann Machine限制波尔兹曼机RBM
• Deep Belief Networks深信度网络DBN
• Convolutional Neural Networks卷积神经网络CNN
• TensorFlow,  TensorLayer

　　图像识别中应用：

• TFLearn: Minist
• autoencoder
• rnn
• dnn
• googlenet
• highway_dnn
• inception_resnet
• gan

　　NLP中应用：

• LSTM长短词记忆网络
• seq2seq序列到序列
• cnn_sentence_classification
• bidirectional_lstm