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AI基础课程--常用框架工具
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介绍
目录

课程概述

Python作为目前最为流行的一种编程语言,拥有数十万的工具包,包含了非常多的领域,如:用于数据分析和计算的numpy、pandas;数据可视化工具matplotlib等。

课程目标

通过本课程的学习,使学员: 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。

考核评价

1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。

讲师介绍

详细介绍

课程大纲

第1章 Python科学计算库Numpy

第2章 Python数据分析处理库Pandas

第3章 Python可视化库Matplotlib

第4章 Python图像处理库Pillow

第5章 Python机器学习库Scikit-learn

第6章 Python图像处理库Scikit-image

第7章 TensorFlow简介

第8章 Keras简介

第9章 pytorch简介

第1章 Python科学计算库Numpy
1.1 NumPy介绍

(232s)

1.2 数组

(1690s)

1.3 矩阵

(515s)

1.4 随机模块及常用方法

(407s)

1.5 Numpy实验

(1763s)

1.6 参考材料

(0s)

第2章 Python数据分析处理库Pandas
2.1 Pandas介绍

(214s)

2.2 Pandas中的数据结构

(569s)

2.3 时间序列

(271s)

2.4 数据处理

(775s)

2.5 Pandas实验

(1047s)

2.6 参考材料

(0s)

第3章 Python可视化库Matplotlib
3.1 Matplotlib介绍

(942s)

3.2 Matplotlib图形及应用场景

(401s)

3.3 Matplotlib实验

(687s)

3.4 参考材料

(0s)

第4章 Python图像处理库Pillow
4.1 Pillow介绍

(264s)

4.2 Pillow的图像操作

(1139s)

4.3 绘图功能

(311s)

4.4 Pillow实验

(939s)

4.5 参考材料

(0s)

第5章 Python机器学习库Scikit-learn
5.1 Scikit-learn介绍

(322s)

5.2 Scikit-learn使用

(1105s)

5.3 Scikit-learn实验

(2027s)

5.4 参考材料

(0s)

第6章 Python图像处理库Scikit-image
6.1 Scikit-image介绍

(260s)

6.2 图像处理

(571s)

6.3 特征提取

(250s)

6.4 Skimage实验

(708s)

6.5 参考材料

(0s)

第7章 Keras简介
7.1 Keras简介

(182s)

7.2 Keras序贯模型与函数式模型

(1281s)

7.3 Keras实验

(1061s)

7.4 参考材料

(0s)

第8章 TensorFlow简介
8.1 Tensorflow基础知识

(998s)

8.2 TensorFlow搭建神经网络

(613s)

8.3 TensorFlow实验

(1954s)

8.4 参考材料

(0s)

第9章 pytorch简介
9.1 PyTorch介绍

(307s)

9.2 Pytorch中张量的操作

(737s)

9.3 Pytorch模块介绍和使用

(896s)

9.4 参考材料

(0s)

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