服務器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等；國外的Google、Dropbox等。
[圖片11]+ 系統網絡運維在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，并需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
[圖片12]+ 科學與數字計算Python被廣泛的運用于科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建筑、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
[圖片13]+ 圖形界面開發Python可編寫桌面圖形用戶界面，還可以擴展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。 ?
[圖片14]+ 網絡編程除了網絡和互聯網的支持，Python還提供了對底層網絡的支持，有易于使用的Socket接口和一個異步的網絡編程框架Twisted Python。
[圖片15]+ 3D游戲開發Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame等和一個PyWeek的比賽。
? 人工智能產業作為一個新興領域，在世界范圍內還處于起步階段， 我國人工智能領域的研究及應用水平與國外發達*相比不分上下，可謂平分秋色。 未來，人工智能產業的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化。 企業也會在不斷滿足并提升社會大眾豐富多彩的生活品質而進步。 人工智能行業可能呈現如下發展趨勢。 ? Python全棧+人工智能 五個授課階段 水平一見高下 *階段CLIP SYNTHESIS icon 第二階段CLIP SYNTHESIS icon 第三階段CLIP SYNTHESIS icon 第四階段CLIP SYNTHESIS icon 第五階段CLIP SYNTHESIS icon Python概述 語法基礎 函 數 面向對象編程(OOP) Python簡史 Python應用場景 Python當前發展 變量類型 分支語句 循環語句 函數初步 細說參數 變量作用域 遞歸調用 OOP基礎 公有私有問題 繼承 組合& Mixin 數據結構初步 異常處理 擴展課程 項目案例 列表(list) 元組(tuple) 字典(dict) 集合(set) 異常概述 try/except Finally Raise with Linux系統運維 Python圖形界面(GUI)開發 (qt或者tkinter任選) 項目案例1: 計算器 項目案例2: 隨機抽獎 項目案例3: 壓縮軟件 項目案例4: 猜數字 Python模塊 調試技術 魔法函數 多線程 模塊基本使用 搜索路徑問題 DIY自己的模塊 調試技術簡介 Pdb調試 Pycharm中的調試 魔法函數概述 構造類魔法函數 運算類魔法函數 多線程/進程簡介 Python的多線程 Net編程 序列化 其他常用模塊 擴展課程 Socket編程 Urllib庫 Requests庫 Mail處理 文件(file)處理 XML編程 Pickle模塊 commands sys 模塊 os模塊 time random Pygame 微信公眾號開發-API使用 Shelve模塊 JSON格式 多線程-協程，gevent 項目案例 項目案例1：飛機大戰(OOP,GUI) 項目案例2： WebServer模擬(HTTP協議) 項目案例3： 多線程下載器(多線程, Net) 項目案例4： 自動郵件發送軟件(Net編程) 項目案例5： 聊天室(Net編程) 項目案例6： 虛擬幣套利工具(API的使用) 核心算法 數據庫 前端技術 擴展課程 代碼規范 數據結構 設計模式 版本控制 數據庫簡介 Mysql MongoDB Redis HTML+CSS Javascript Ajax jQuery Memcached Bootstrap 其他常見設計模式 項目案例 項目案例1： 商城界面模擬 Django Tornado 擴展課程 項目案例 Django的路由模塊 Django中的View ORM在django中的應用 模板系統介紹 Django常用安全控制 Tornado的路由 Tornado使用的模板系統 Views模塊 Tornado對數據庫的支持 Tornado的異步處理 Flask框架 RESTful開發 Celery使用 項目案例1：在線商城 項目案例2：開源在線服務系統 項目案例3：Tornado Web后臺處理 爬 蟲 大數據 人工智能(AI) 擴展課程 爬蟲原理 Urllib爬取技術 Requests爬取技術 Scrapy框架 數據科學簡介 數據操作工具使用 數據呈現工具使用 基本數據分析算法 人工智能簡介 Tensoflow使用 AI算法 Caffe (視學生接受能力而定) 項目案例 項目案例1：知識圖譜繪制(某創業項目) 項目案例2：跨境電商BI數據分析 項目案例3：手寫筆跡識別 項目案例4：元器件識別系統 項目案例5：爬蟲爬取互聯網數據 傾囊相授！十年以上資歷技術總監攜干貨閃亮開講 陳玉龍 [圖片16]大并發、高負載應用技術專家。國內*年輕女性社區粉粉日記團隊技術總監，千萬級用戶項目架構經驗。98年開始接觸程序設計，2000-2003年間分別獲得奧林匹克程序設計競賽省級一等獎，*信息技術大賽一等獎。
許東峰 [圖片17]德國奧格斯堡*理論物理專業碩士畢業。參與過包括德國著名Max-Planck研究院光子與材料能量交換模型的計算機模擬實驗，國內某軍工項目紅外信號分析項目，電商用戶購物習慣數據建模等大型項目，歷任Max-Planck研究所博士研究生。
叢浩 [圖片18]12年IT行業從業經驗，6年IT培訓經驗，工作涉及軟硬件多個領域，擅長Python Web，Python爬蟲，大數據處理，在Web和前端領域也有很深的造旨，精通C，PHP，JavaScript等和各種語言，mysql等各種關系型非關系型數據庫。
郝龍 [圖片19]畢業于哈爾濱工程*計算機系。精通C語言，python等技術。歷任東北林業*IT實驗室項目負責人，阿里巴巴第三方合伙人，北京金大虎公司python數據工程師等職位。授課風格幽默，技術嫻熟精湛，是深受學生喜愛的年輕講師代表。
不拋棄不放棄 讓每一位學員成人成才 學習中途落課了怎么辦 icon中途耽誤幾天的話可以通過看視頻同步完成老師的作業彌補進度，不會的可以隨時問老師。
是否可以重修呢？ icon學生因學習中途落課或者學習效果不扎實等原因可以向教務老師申請重修或降級，本期學不會下期免費再學，直到學會為止！
考核方式 icon學習的流程分為預習、聽課、整理筆記、作業（每周定期檢查作業，并針對反饋情況進行講解）、復習、默寫、項目階段跟蹤檢查。
嚴格規范的預習筆記 icon預習筆記是兄弟連一再強調的學習法寶，每個同學在兄弟連都必須養成課前預習的習慣，對老師第二天要講授的內容重點、難點做到心里有數，聽課事半功倍。
定期召開關懷學員會議 icon開課后根據學生的作業及測驗情況形成關懷名單，進入關懷名單的學生會被所有老師所關注，相應的對其作業、預習筆記、默寫等要求會更高，要求會更嚴格。
人性化的班組機制 icon學習中遇到問題，小組成員共同討論解決，小組內有學習懈怠完不成學習任務的同學，小組內全體成員會集體被罰（罰手抄代碼n遍喲）。
鄭州兄弟連學習氛圍濃厚 人性化服務助你一站成才 [圖片20] ? [圖片21] ? [圖片22] ? [圖片23] ? [圖片24] [圖片25] [圖片26] [圖片27] 不為學習找借口，4款班型全搞定！ [圖片28] 零基礎周末班課程設置與脫產班相同 學習工作兩不誤 適合需要周末上課的人群
[圖片29] 全日制脫產就業班面向零基礎小白 5個月完成Python 開發課程
[圖片30] 精英提高班面向掌握一定Python技術 但需提升職場競爭力的 在職人群
[圖片31] 在線精品課程同步線下面授課程 純干貨技術課堂 隨到隨學
? ? ? 相關資訊： 十九大報告提出，“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。當前我國人工智能的發展水平處于什么階段，在行業領域的應用進展如何？本版就此策劃了一組“聚焦高質量發展·關注人工智能”系列報道，從行業專家、資深從業者、普通消費者的角度，向讀者全方位展示快速發展中的*人工智能圖景。 ? 2017年是*人工智能領域發展的關鍵之年。無論是《*工作報告》還是10月的十九大報告，都將人工智能作為一項發展內容明確提出，這意味著人工智能上升至*戰略層面。 ? 隨后，《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018—2020年）》等一系列政策規劃的推出更是讓人工智能的發展有了明確的時間表和路線圖。 ? 如今，*人工智能領域正在頂層設計與實踐落實兩個方面努力發展，抓住機遇，蓄勢待發，開啟新一輪的沖刺。 ? 全球人工智能還處于發展初期 ? 什么是人工智能？ ? 1956年，在美國達特茅斯一次特殊的夏季言談會上，麻省理工教授約翰·麥卡錫*次提出了人工智能概念。此后，人工智能迅速成為一個熱門話題。 ? 盡管概念界定眾多，但科學界對人工智能*的基本思想和基本內容達成的共識是：研究人類智能活動的規律，從而讓機器來模擬，使其擁有學習能力，甚至能夠像人類一樣去思考、工作。 ? 在人工智能研究早期，有些科學家非常樂觀地認為，隨著計算機的普及和CPU計算能力的提高，實現人工智能指日可待。但后來事實證明，人工智能的發展并沒有預期的那么美好。 ? 20世紀50年代至70年代，人工智能力圖模擬人類智慧，但是受過分簡單的算法、匱乏得難以應對不確定環境的理論以及計算能力的限制，這一熱潮逐漸冷卻；20世紀80年代，人工智能的關鍵應用——基于規則的專家系統得以發展，但是數據較少，難以捕捉專家的隱性知識，加之計算能力依然有限，使得其不被重視，人工智能研究進入低潮期。 ? 直到進入20世紀90年代，神經網絡、深度學習等人工智能算法以及大數據、云計算和高性能計算等信息通信技術快速發展，人工智能才迎來了春天。 ? “大約在10年前，一種被稱為深度學習的新的機器學習方法，讓人工智能的算法更智能。”*科自動化研究所研究員易建強說：“它是一種通過多層表示來對數據之間的復雜關系進行建模的算法。深度學習模仿人腦結構，具有更強的建模和推理能力，能夠更有效地解決多類復雜的智能問題。” ? *科院士譚鐵牛說：“當前，面向特定領域的專用取得突破性進展，甚至可以在單點突破、局部智能水平的單項測試中超越人類智能。” ? 這其中，比較著名的事件包括1997年“深藍”戰勝國際象棋世界冠軍，2011年IBM超級計算機沃森在美國電視答題節目中戰勝兩位人類冠軍，以及2016年和2017年阿爾法狗戰勝人類圍棋高手。 ? 在不少人工智能專家看來，盡管經過近60年的發展，人工智能已經取得了巨大的進步，但總體上還處于發展初期。 ? 我國多項技術處于*地位 ? 采訪中，諸多業內人士認為，我國人工智能技術攻關和產業應用雖然起步較晚，但在*多項政策和科研基金的支持與鼓勵下，近年來發展勢頭迅猛。 ? 在基礎研究方面，我國已擁有人工智能研發隊伍和*重點實驗室等設施齊全的研發機構，并先后設立了各種與人工智能相關的研究課題，研發產出數量和質量也有了很大提升，已取得許多突出成果。 ? 科技部高新司司長秦勇說：“我國在語音識別、視覺識別、、中文信息處理等技術方面處于*地位。*科自動化研究所譚鐵牛團隊全面突破虹膜識別領域的成像裝置、圖像處理、特征抽取、識別檢索、安全防偽等一系列關鍵技術，建立了虹膜識別比較系統的計算理論和方法體系，還建成目前國際上*規模的共享虹膜圖像庫。” ? 智能芯片技術也實現了突破。中科院計算所發布了全球*深度學習專用處理器，清華*研制出可重構神經網絡的計算芯片，比現有的GPU效能提升了3個數量級。 ? 與此同時，我國在人工智能領域的論文數量快速增長。據統計，2007年—2016年，全球人工智能領域論文中，我國占近20%，僅次于美國；深度學習領域的論文總量和引用量均居世界*。此外，人工智能相關發明專利授權量已居世界第二。 ? 人工智能創新創業日益活躍 ? 當前，伴隨著人工智能研究熱潮，我國人工智能產業化應用也蓬勃發展。 ? 智能產品和應用大量涌現。人工智能產品在醫療、商業、通信、城市管理等方面得到快速應用。目前已有1.5億支付寶用戶使用過“刷臉”功能，華為首次在全球將人工智能移動芯片用于手機。 ? 人工智能創新創業也日益活躍，一批龍頭骨干企業快速成長。據統計，當前*的人工智能企業數量、專利申請數量以及融資規模均僅次于美國，位列全球第二。全球最值得關注的100家人工智能企業中我國有27家，其中，騰訊、阿里云、百度、科大訊飛等成為全球人工智能領域的佼佼者，也成為建設*新一代人工智能開放創新平臺的領頭羊。 ? 2017年7月5日，百度首次發布人工智能開放平臺的整體戰略、技術和解決方案。這也是百度首次整體亮相。其中，對話式人工智能系統，可讓用戶以自然語言對話的交互方式，實現諸多功能；Apollo自動駕駛技術平臺，可幫助汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴快速搭建一套屬于自己的完整的自動駕駛系統，是全球領先的自動駕駛生態。 ? 2017年8月3日，騰訊公司正式發布了人工智能醫學影像產品——騰訊覓影。同時，還宣布發起成立了人工智能醫學影像聯合實驗室。 ? 2017年10月11日，阿里巴巴首席技術官張建鋒宣布成立全球研究院——達摩院。達摩院的成立，代表著阿里巴巴正式邁入全球人工智能等前沿科技的競爭行列。 ? 此外，科大訊飛在智能語音技術上處于國際領先水平；依圖科技搭建了全球*十億級人像對比系統，在2017年美國*標準與技術研究院組織的人臉識別技術測試中，成為*個獲得冠軍的*團隊。 ? “加速積累的技術能力與海量的數據資源、巨大的應用需求、開放的市場環境有機結合，形成了我國人工智能發展的獨特優勢。”秦勇說。 ? 整體水平與發達*仍有較大差距 ? 盡管我國在一些人工智能關鍵技術尤其是核心算法方面與發達*水平相當，但我國人工智能整體發展水平與發達*相比仍有較大差距，比如在高精尖零部件、技術工業、工業設計、大型智能系統、大規模應用系統以及基礎平臺等方面。專家們還指出，我國人工智能技術發展還面臨著體制機制、創新人才、基礎設施等方面的挑戰。 ? 易建強說：“與人工智能發展成熟且處于前列的美國等相比，雖然*在人工智能的論文數量方面超過美國，但*學者的研究影響力尚不及美國或英國同行。” ? 這背后的一個重要原因就是人才短缺。據統計，美國半數以上的數據科學家擁有10年以上的工作經驗，而在*，超過40%的數據科學家工作經驗尚不足5年。還有，在*只有不到30所*的研究實驗室專注于人工智能，輸出人才的數量遠遠無法滿足人工智能企業的用人需求。此外，*的人工智能科學家大多集中于計算機視覺和語音識別等領域，其他領域的人才相對匱乏。 ? 在產業應用方面，人工智能技術成果雖然已經在我國越來越多的領域應用，但專家表示也還存在一些問題。比如，除少數垂直領域憑借多年大數據積累和業務流程優化經驗，催生出營銷、風控、智能投顧、安防等人工智能技術可直接落地的應用場景外，大多數傳統行業的業務需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小差距。面向普通消費者的移動互聯網應用與人工智能技術之間的結合尚處在探索階段。 ? “在人工智能生態系統方面，美國也更為完善和活躍，創業公司數量遠超*。而且由研究機構、*及私營企業共同組成的生態系統龐大、創新且多元。”易建強說。 ? 專家建議，應建設開放共享的人工智能創新發展平臺，重視和加強人工智能前瞻性基礎研究，加大人才培養力度，在深化人工智能技術推廣應用、市場準入等方面建立更加寬松的政策環境，不斷提升信息化水平來支撐智能化發展，并積極引進培養更多有國際影響力的領軍人才。 ?