大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习课程课件的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python学习课程课件的解答，让我们一起看看吧。
Python课程评价语？
1. 这门课程非常不错，讲课生动、深入浅出，对初学者来说非常友好，让我更深入地了解了Python的基础概念和语法。
2. 课程内容丰富、充实，涵盖了Python的各个方面，包括面向对象编程、爬虫、数据分析等，适合不同水平的学生。
3. 老师教学风格非常好，节奏适中，让人易于跟上；同时还引导我们独立思考和解决问题，培养了自己的编程能力。
4. 我很喜欢这门课程的实践性，每个章节都有配套的实践练习，让我可以快速地掌握知识点并将其应用于实际项目中。
5. 整个课程非常有趣，展现了Python的强大功能和应用，让我对编程产生了更浓厚的兴趣。强烈推荐！
老师讲得很好，很容易理解，作业也会及时阅读批改，很棒的课程！信****念：虽然自己是0基础来学的，有些还是不是很了解意思，但是老师很有耐心的讲解，我觉的关键还是要自己刻苦的去了解，多看几遍，把意思搞懂。
1. 循序渐进、易于上手的Python入门课程。
2. 通过实践项目提高编程能力，深度理解Python的应用场景。
3. 导师教学经验丰富，耐心解答问题，并通过编程实例展示Python的神奇功能。
4. 课程内容覆盖Python的基础知识、数据分析、机器学习等多个领域，适合不同需求的学习者。
5. 课件清晰易懂，实操环节丰富，学习效果显著，适合需要自学的学习者。
6. 学习过程中加强了编程思维和解决问题能力，对我的职业生涯有极大的帮助。
如何才能深度学习呢？
人工智能和深度计算
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是指基于底层算法、计算机技术模拟、扩展人大脑智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。人工智能一直学界研究和关注的重点，跨越了数学、生理学、计算机等多学科的明星学科，已经发展了好几十年，BP神经网络、SVM都曾经带动AI火了好一阵子。最近AI火又烧起来了，自2006年以来，依赖于分布式计算、云计算使得计算机并行处理能力大大加强，而且而且在算法上又有了突进。我们说的算法就是深度计算 Deep Learning。
12年6月，媒体报道了Google Brain项目，大家的广泛关注。项目有著名机器学习教授Andrew Ng和JeffDean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型（内部有10亿个节点），在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。
TensorFlow
15年谷歌开源了，旗下著名的AI和深度学习 TensorFlow引擎，引燃了AI和DL在大火。
TensorFlow 是谷歌在DistBelief基础上发展的第二代人工智能学习系统。关于其名称来源：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow是指张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可广泛地应用于语音识别，自然语言理解，计算机视觉，广告等等。
同时各大厂商也都推出了类似的机器学习框架。
关于深度学习的学习
深度学习是在AI，神经网络的一个新算法，如果要系统学习AI，你必须有一定基础的数学技能、AI和模式算法的基础，不是一下深入的。
建议先打一些数学和AI、模式识别等基本算法的基础，然后可以学习机器学习的公开课，比如Hinton 的Neural Networks for Machine Learning，斯坦福 CS231。
***教程，推荐李宏毅的机器学习课程
关于中文课程，台湾一个教授李宏毅的一个***课程Hung-yi Lee ：
课程设置非常合理，内容由浅入深，内容很全，大概会涵盖近几年最新的paper ，而且也会引用reddit 讨论的deep learning问题，同时他也会讲很多调参的技巧。
注重应用和实践的一些课程和工具框架的教学。比如2015年时候讲theano，17年讲tensorflow以及keras。他的课程主页上有ppt,video,homework,非常适合初学者食用，如果你的数学很差，他的课程主页有一门linear algebra，还有一门machine learning ，这两门课会补很多数学知识。
另外李宏毅的***教程，去搜索下，各大***网站基本上都有。
Medium上获得超过一万五千赞的深度学习入门指南，结合图文为你缕清深度学习中的各个基础概念的内涵。
Image credit: Datanami
人工智能（AI）
(***s://en.***.org/wiki/Artificial_intelligence)
和机器学习（ML）
(***s://en.***.org/wiki/Machine_learning)
都属于目前最热门的话题。
在日常生活中，AI这个术语我们随处可见。你或许会从立志高远的开发者哪那里听说她（他）们想要学习AI。你又或许会从运营者那里听到他们想要在他们的的服务中实施AI。但往往这些人中的绝大多数都并不明白什么是AI。
在你阅读完这篇文章之后，你将会了解AI和ML的基本知识。而更重要的是，你将会明白深度学习(***s://en.***.org/wiki/Deep_learning)，这类最热门的机器学习，是如何运作的。
这篇教程适用于所有人，所以本文并没有涉及高级数学。
背景
理解深度学习如何工作的第一步是掌握下列重要术语之间的区别。
人工智能（AI）v.s.机器学习（ML）
人工智能是人类智能在计算机上的***。
AI的研究之初，那时的研究人员尝试着***人类智能来完成像玩游戏这样特定的任务。
他们引入了大量的计算机需要遵守的规则。有了这些规则，计算机就有了一份包含各种可能行动的清单，并基于这些规则作出决定(***s://en.***.org/wiki/Expert_system)。
机器学习，指的是机器使用大量数据集而非硬编码规则来进行学习的能力。
ML允许计算机通过自身来学习。这种学习方法得益于现代计算机的强大性能，性能保证了计算机能够轻松处理样本数巨大的数据集。
监督学习 v.s. 非监督学习
监督学习
(***s://en.***.org/wiki/Supervised_learning)
指的是利用已标注数据集进行的学习，该数据中包含输入和期望输出。
当你利用监督学习来训练AI时，你提供给它一份输入，并告诉它预期的输出。
如果AI所生成的输出是错误的（译者注：与期望输出不同），它将重新调整计算（注：应该是对公式的参数进行重新计算）。这个过程将会在数据集上迭代运行，直到AI不再犯错误。
预测天气的AI便是监督学习的一个典型例子。它通过学习过往数据来预测未来天气。该训练数据拥有输入（气压，湿度，风速）和输出（温度）。
非监督学习
(***s://en.***.org/wiki/Unsupervised_learning)
是机器学习应用没有指定结构的数据集来进行学习的任务。
当你应用非监督学习来训练AI时，你可以让AI对数据进行逻辑分类。
电商网站上的行为预测AI便是非监督学习的一个例子。它无法通过拥有输入和输出的已标注数据集来进行学习。相反地，它在输入数据上创建它自己的分类。它将会告诉你哪一种用户最可能购买差异化的商品。
深度学习又是如何运作的呢？
现在你已经准备好去理解什么是深度学习，以及它是如何运作的。
深度学习是机器学习中的一种方法。在给予它一组输入后，它使我们能够训练AI来预测结果。监督学习和非监督学习都能够用来训练AI。
我们将通过建立一个***设的机票价格预估系统来阐述深度学习是如何运作的。我们将应用监督学习方法来训练它。
我们想要该机票价格预估系统基于下列输入来进行预测（为了简洁，我们除去了返程机票）：
起飞机场
到达机场
起飞日期
航空公司
神经网络
接下来我们将视角转向我们的AI的大脑内部。
和动物一样，我们预估系统AI的大脑中有神经元。将它们用圆圈表示。这些神经元在内部都是相互连接的。
Image credit: CS231n
这些神经元又被分为三种层次：
输入层
隐藏层
输出层
输入层接收输入数据。在本案例中，在输入层中有4个神经元：起飞机场，到达机场，起飞日期以及航空公司。输入层将输入传递给第一个隐藏层。
隐藏层针对我们的输入进行数***算。创建神经网络的一大难点便是决定隐藏层的层数，以及每层中神经元的个数。
深度学习中的“深度”所指的是拥有多于一层的隐藏层。
输出层返回的是输出数据。在本案例中，输出层返回的是价格预测。
那么它到底是如何来运算价格预测的呢？
这便是我们将要揭晓的深度学习的奇妙之处了。
每两个神经元之间的连接，都对应着一个权重。该权重决定了输入值的重要程度。初始的权重会被随机设定。
当预测机票价格时，起飞日期是决定价格的最重要的因素之一。因此，与起飞日期这个神经元相连的连接将会有更高的权重。
Image credit: CodeProject
每个神经元都有一个激活函数(***s://en.***.org/wiki/Activation_function)。若没有数学推导，这些函数十分晦涩难懂。
简而言之，激活函数的作用之一便是将神经元的结果“标准化”。
一旦一组输入数据通过了神经网络的所有层，神经网络将会通过输出层返回输出数据。
一点也不复杂，是吧？
训练神经网络
训练AI是深度学习中最难的部分了。这又是为什么呢？
你需要一个庞大的数据集
你还需要强大的算力
对于我们的机票价格预估系统，我们需要得到过往的票价数据。由于起始机场和起飞时间拥有大量可能的组合，所以我们需要的是一个非常庞大的票价列表。
为了训练机票价格预估系统的AI，我们需要将数据集的数据给予该系统，然后将它输出的结果与数据集的输出进行比对。因为此时AI仍然没有受过训练，所以它的输出将会是错误的。
一旦我们遍历完了整个数据集，我们便能创造出一个函数，该函数告诉我们AI的输出和真实输出到底相差多少。这个函数我们称为损失函数。
在理想情况下，我们希望我们的损失函数为0，该理想情况指的是AI的输出和数据集的输出相等之时。
如何减小损失函数呢？
改变神经元之间的权重。我们可以随机地改变这些权重直到损失函数足够小，但是这种方法并不够高效。
取而代之地，我们应用一种叫做梯度下降(***s://en.***.org/wiki/Gradient_descent)的技巧。
梯度下降是一种帮助我们找到函数最小值的技巧。在本案例中，我们寻找损失函数的最小值。
在每次数据集迭代之后，该方法以小增量的方式改变权重。通过计算损失函数在一组确定的权重***上的导数（梯度），我们便能够知悉最小值在哪个方向。
Image credit: Sebastian Raschka
为了最小化损失函数，你需要多次迭代数据集。这便是需要高算力的原因了。
利用梯度下降更新权重的过程是自动进行的。这便是深度学习的魔力所在！
一旦我们训练好机票价格预估的AI之后，我们便能够用它来预测未来的价格了。
拓展阅读
神经网络有非常多的种类：用于计算机视觉(***s://en.***.org/wiki/Computer_vision)的卷积神经网络(***s://en.***.org/wiki/Convolutional_neural_network)以及应用于自然语言处理(***s://en.***.org/wiki/Natural_language_processing)的循环神经网络(***s://en.***.org/wiki/Recurrent_neural_network)。
如果你想要学习深度学习的技术细节，我建议你参加一个在线课程。
吴恩达(***s://medium***/@andrewng)的深度学习专项课程(***s://***.coursera.org/specializations/deep-learning)是当下最好的深度学习课程之一。如果你并不需要一个证书，你便可以免费旁听这门课程。
小结
1. 深度学习应用神经网络来模仿动物智能。
2. 神经网络中有三个层次的神经元：输入层、隐藏层以及输出层。
3. 神经元之间的连接对应一个权重，该权重决定了各输入数据的重要程度。
4. 神经元中应用一个激活函数来“标准化”神经元输出的数据。
5. 你需要一个庞大的数据集来训练神经网络。
6. 在数据集上迭代并与输出结果相比较，我们将会得到一个损失函数，损失函数能告诉我们AI生成的结果和真实结果相差多少。
7. 在每次数据集的迭代之后，都会利用梯度下降方法调整神经元之间的权重，以减小损失函数。
到此，以上就是小编对于python学习课程课件的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习课程课件的2点解答对大家有用。