机器人视觉主要致力于计算机视觉，自然语言处理与语音识别三大领域！其基础与核心都是机器学习，当下AI时代各大行业巨头公司都在争相追逐这些热门领域，创业公司更是层出不穷，机器人视觉工程师的需求量与日俱增，新兴行业伴随着挑战也必然带来更多的回报！数据挖掘工程师已经成为现阶段绝大多数公司必备职位，数据的重要与潜在的价值使得数据分析与挖掘这个方向成为当下十分热门的行业，越来越多的同学投身其中，然而相应的任职要求也是有门槛的，要求同学们从机器学习开始一步步踏踏实实的步入机器学习的殿堂！
2017年3月5日“机器人视觉”正式写入2017政府工作报告，崭新的时代来了！Python凭借超高的开发效率与丰富的类库，加码无人驾驶、个人助理、金融、电商、医疗、教育等各大领域。预计2030年机器人视觉将造就七万亿美元规模的大市场，而Python就是机器人视觉七万亿市场的未来。
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让所有机器人爱好者学会机器人开发
学习安排：2周5次作业
快速入门Python语言，掌握机器学习与数据挖掘必备Python库,全称代码实战！使用 notebook 一步步分模块演示 Python 必备基础功能。详细介绍与演 Python 数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础，全程通俗解读，代码实战！
学习安排：3周3次作业
路线从最基本的Python基础开始讲起，到如何借助代码发起网络请求以及将请求回来的数据解析，到后面的分布式爬虫，让你能够系统的学习到一个专业的网络爬虫工程师所具备的所有技能。课程讲解通俗易懂，实战案例丰富，技术栈贴近企业需求。
学习安排：3周3次作业
本阶段从机器学习最基本的算法开始逐渐过渡到进阶内容，对于复杂的机器学习算法首先给出通俗解释并对原理进行详细推导解析，最后阐述其应用领域与价值，对于每一个机器学习算法配套案例实战，基于真实数据集从数据预处理开始一步步演示整个建模过程。
学习安排：3周2次作业
对高难度算法，强调理解算法流程与应用方法，结合数学展开分析，目标让更多的人群能学懂高深算法。
学习安排：3周1次作业
本进阶是整个系列课程中最为核心也是最重要的模块，建议同学们对于每个算法逐个破，对于难理解的算法部分需要反复观看与研究，争取把机器学习中每个算法都掌握牢固，对于案例部分，需要勤加练习，建议大家边学边做好笔记便于以后复习。
学习安排：2周1次作业
详解机器人视觉领域最经典算法神经网络，从神经网络过度到计算机视觉与自然语言处理，结合深度学习两大框架Caffe与Tensorflow进行案例实战。
学习安排：5周1次作业
基于深度学习框架进行项目实战，选择经典的实战项目，如人脸检测，关键点定位，文本与情感分类任务等，结合caffe与tensorflow从零开始完成一个完成的项目！
学习安排：2周1次作业
基于Pyhthon通俗讲解统计分析中核心概念与操作，以真实数据集为例进行数据分析任务实战！
所有的机器学习算法都配以相应的案例实战内容，结合Notebook更好的进行案例可视化展示，理解机器学习算法的应用与建模流程。
基于真实数据集，对目标任务进行数据分析与机器学习建模，从数据预处理开始到建模评估分析，一步步完成整个数据挖掘任务。
结合当下热门AI框架进行计算机视觉与自然语言处理项目实战，从零开始构建数据源与网络模型完成实际任务。
使用Python网络爬虫，抓取知名网站的各类需求数据，全程实战讲解。使用Flask框架进行实战企业大型网站开发而设计。
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