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• 第 1 部分：Python 編程
  系統(tǒng)學(xué)習(xí) Python 編程，并利用庫和自動化腳本快速解決復(fù)雜問題。可試聽！
• 實戰(zhàn)項目 1：控制迷宮尋寶機器人
  實戰(zhàn)項目 1：控制迷宮尋寶機器人
  使用剛學(xué)到的 Python 編程知識分析模擬迷宮環(huán)境的數(shù)據(jù)（如機器人的起點、障礙物、寶藏箱），控制機器人在模擬環(huán)境中隨機行走，最終到達終點得到寶藏。你還將嘗試使用搜索算法，輸出機器人的行動策略，使之能夠走到終點。
• 第 2 部分：NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
  學(xué)習(xí)使用 Python 中的關(guān)鍵工具來處理、可視化數(shù)據(jù)。在這個部分，你將學(xué)會熟練使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。
• 第 3 部分：數(shù)據(jù)分析入門
  在該章節(jié)中，你將通過兩個數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例，學(xué)習(xí)使用 Python 中的常用包進行數(shù)據(jù)清洗、探索、分析和可視化。
• 實戰(zhàn)項目 2：探索分析電影數(shù)據(jù)集
  實戰(zhàn)項目 2：探索分析電影數(shù)據(jù)集
  你將自己設(shè)定想要探索分析的問題，使用 NumPy、Pandas 對一個電影數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進行清洗、探索、分析，并使用 Matplotlib、Seaborn 庫中的函數(shù)，用十多種圖像類別的可視化處理不同的數(shù)據(jù)類型，深刻掌握探索性數(shù)據(jù)分析的方法。
• 第 4 部分：統(tǒng)計學(xué)與機器學(xué)習(xí)入門
  學(xué)習(xí)線性回歸、邏輯回歸等算法，在真實場景中應(yīng)用，搭建簡單的監(jiān)督機器學(xué)習(xí)模型。
• 實戰(zhàn)項目 3：畢業(yè)項目
  實戰(zhàn)項目 3：畢業(yè)項目
  我們將提供金融、電信等行業(yè)的真實數(shù)據(jù)，你可以選擇一個感興趣的方向，將你所學(xué)的數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)技能用于工業(yè)實戰(zhàn)。可選的問題包括：1- 利用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測股票走勢；2- 為某平臺搭建金融風(fēng)控模型；3- 為某集團打造用戶分層模型。
• 第 5 部分：Python 中的線性代數(shù)
  學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域必備的數(shù)學(xué)知識：向量、線性變換和矩陣。你還將更深入地學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的線性代數(shù)。
• 第 6 部分：微積分與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  了解微積分的基礎(chǔ)，以了解如何訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：繪圖，導(dǎo)數(shù)，鏈?zhǔn)椒▌t等。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例了解這些數(shù)學(xué)技能如何可視化地實現(xiàn)。
• 第 7 部分：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  學(xué)習(xí)感知器中的算法原理，以及如何訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
• 第 8 部分：使用 GitHub 進行版本控制
  學(xué)習(xí)使用 Git 和 GitHub 進行版本控制，并在 GitHub 上發(fā)布你的作品。
• 第 9 部分：Anaconda 與 Jupyter Notebook
  了解和安裝 Anaconda 和 Jupyter Notebook，熟悉 Anaconda 和 Jupyter Notebook 的基礎(chǔ)操作。
• 第 10 部分：Shell 工作坊
  學(xué)習(xí)如何使用 Git Bash 及其基礎(chǔ)操作。