如下，是我们学习Python编程的路径选择：A1-A2是必修，A3系列是个人根据自己的方向进行选择，A4及其之后则是人工智能线的深度学习路径。
（A1-A2）必修
| 等级 | 课程 | 内容 | 项目 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| A1 | 初识AI | 1. 人工智能科普：本质、应用、起源、学习路径 2. Python基础语法知识：输入、输出、变量、条件判断 |
1. 本地编程环境配置 2. 编写简易人机对话小游戏 3. 体验人工智能代码 |
1. 了解人工智能本质和应用，制定自己的学习路径 2. 掌握基本数据类型及转换关系 3. 会写输入和输出 4. 掌握条件判断的用法 |
| A2 | 基础语法 | 1. 数据类型：布尔值、列表、字典 2. 控制流：for循环和while循环 3. 函数的用法和写法，使用open()函数完成文件读写 4.Python面向对象的编程思想 |
1. 文字冒险游戏 2. 学会给代码做debug 3. 封装、使用函数及模块 4. 将python代码制作为可执行文件，双击执行 5. 乘法表 6. 小乌龟画国旗 7. bad_apple字符画视频 8. 打印星阵图 |
通关基础语法，为后续的人工智能应用做铺垫 |
(A3)自选
| 等级 | 课程 | 内容 | 项目 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| A3-1 | 人工智能应用 | 1. 调用模块的通用方法 2. 自学新模块的通用方法 3. 利用requests、json调用人工智能接口 4. 简单人工智能库的调用：如jieba |
待填充 | 1. 学会调用已有人工智能技术：语言识别、图像识别、自然语言处理、人脸识别、图像处理、计算机视觉…… 2. 能够自学简单的模块，实现一些简单的功能：打开浏览器/制作二维码/发邮件/定时执行任务 |
| A3-2 | 网络爬虫 | 1. HTML基础 2. Xpath/BeautifulSoup/PyQuery/selenium爬虫常用模块的使用 3. Scrapy框架使用和数据存储 4. 常见应对反爬虫技巧 |
1.新浪财经股票信息爬虫 | 1. 能够从网络上自动抓取自己需要的信息：商业分析、舆情监测、生活助手 2. 胜任初级爬虫工程师（需额外学习A3-4）的工作 |
| A3-3 | Git与项目实现 | 1. 掌握git语法管理自己的代码 2. 加入开源协作社区github 3. 小型项目的实现步骤 4. 图形化界面Tkinter模块 5.实战练习 |
待填充 | 1. 学会使用git对自己的代码进行版本管理 2.学会借助github上的开源代码提高工作效率，使日常重复、繁琐的工作自动化完成 3. 掌握项目实现的完整思路，开发出自己的独立小程序 4. 能够完成图形化界面程序，开发桌面应用 |
| A3-4 | 数据科学 | 1.SQL语法，使用Python接入数据库 2. 数据分析模块：Pandas、NumPy、SciPy… 3. 数据可视化模块：matplotlib、Seaborn、ggplot… |
1. 量化交易（需要通关A3-3和新浪财经爬虫项目，推荐有金融理财相关背景的学员） | 1. 掌握数据库管理、数据分析、数据可视化的技能 能够制作数据看板，实现数据指标监控 3. 能够胜任数据运营、初级爬虫工程师（需额外学习A3-3）、量化交易、初级BI商业分析师等工作 |
| A3-5 | 自动化办公 | 1. 文档管理：shutil和zipfile，自动完成复制/移动/改名/删除/读取/解压/压缩 2. 数据处理：openpyxl和csv，自动处理excel和csv数据 3. 文字处理：docx和pyPDF2，处理word和pdf文档 4. 信息传输：使用Python发送邮件/微信/短信 |
待填充 | 借助Python处理日常办公文档，使繁琐、重复性的工作自动化 |
| A3-6 | 多媒体处理 | 1. 图像编辑：Pillow库处理图片，实现拷贝/粘贴/合并图片、放大缩小、分离和合并通道、几何转变、模式转换、图像增强、模糊特效、添加文字/数字、转变字符画…… 2. 通过openCV可实现计算机图像、视频的编辑。应用图像识别、运动跟踪、机器视觉等 | 视频编辑与音频编辑 | 学会使用Python自动化处理多媒体文件，提高设计师工作效率 |
| A3-7 | web开发 | 1. 前端：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库 2. 后台：Django框架技术 3. 项目实战练习 |
待填充 | 利用Python胜任web开发工作，实现：新闻、购物、导航、博客、论坛等网站的搭建 |
| A3-8 | 自动化测试 | 1. 软件测试的分类与环境搭建 2. 元素定位与浏览器控制 3. 自动化测试模型介绍 4. Selenium深度应用 5. 自动化测试实战 |
待填充 | 帮助测试人员提高综合的技术高度与宽度，从而摆脱简单的手工测试，向高级测试工程师的道路迈进。 |
| A3-9 | 自动化运维 | 1. Linux基础 2. 服务器软件安装与管理 3. 高并发下的Web架构 4. Python自动化运维 5. Python自动化监控/报警/安装配置/部署 6. Docker 容器实战 9. 自动化运维管理实战 |
待填充 | IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率，实现：堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。 |
备注：
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A3内容呈并列关系，在完成A1-A2的学习之后，可根据需要进行选择学习
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如果希望去做金融理财的量化分析，至少需要修A3-2和A3-4，并且完成项目《新浪财经股票信息爬虫》和《量化交易》
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如果希望去学习更加深度的A4、A6知识，至少需要完成：A3-1、A3-2、A3-3、A3-4的学习
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A3-7至A3-9明显偏技术向，推荐有相关工作需求的学员选择
（A4）自选
| 等级 | 课程 | 内容 | 项目 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| A4 | 多元统计分析和机器学习 | 1. 高等数学、概率论与数理统计… 2. 机器学习十大算法：有监督算法、无监督算法 3. 集成算法 4. Scikit-Learn框架 |
待填充 | 1. 掌握机器学习常用算法思想，如最近邻算法、聚类算法、决策树、随机森林等 2. 能够利用python建立机器学习模型，对一些应用场景进行智能化，比如用户聚类、用户流失预测、用户付费预测、垃圾邮件识别、产品等级划分、智能推荐等 3.可转向数据分析工程师、机器学习算法工程师、搜索算法工程师、推荐算法工程师 |
（A5-A6）自选
| 等级 | 课程 | 内容 | 项目 | 目标 |
|---|---|---|---|---|
| A5 | 深度学习（一） | 1. 神经网络算法入门：RNN/CNN… 2. 深度学习框架学习：TensorFlow、Keras |
待填充 | 1. 掌握深度学习常用框架：Tensorflow、Keras的基本语法 2. 可自行搭建图像相关算法，实现图像分类、人脸识别、目标检测等 3. 可自行搭建NLP常见算法，实现文本分类、文本自动生成、问答系统等 4.人工智能工程师（初阶） |
| A6 | 深度学习（二） | 1. GAN网络(生成对抗网络) 2. 强化学习算法 3. 项目实战、大型赛事 |
待填充 | 1. 掌握GAN网络相关算法，实现图像、文本等生成任务，如风格迁移、图像自动上色、图像美化、图像超分辨率、对话系统等 2. 掌握强化学习相关算法，利用强化学习完成最优策略生成任务，如AlpahGO、推荐算法、文本生成等 3. 人工智能工程师（进阶） |
如气
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UI与刚韵
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