Python编程与深度学习培训课程班

Python编程基础

Python的安装和环境配置
变量和数据类型
列表，元组和字典
函数的定义和调用
类

模块和包的导入 

Python与C++、C#的混合编程

Python与C++的混合编程
调用C++库的方法
使用SWIG、Cython等工具进行Python和C++的交互
Python与C#的混合编程
调用C#库的方法
使用IronPython进行Python和C#的交互

Python与C++、C#的混合编程实践

Python在C++、C#项目中的应用案例
使用Python编写脚本进行数据处理、自动化等任务
将Python模块集成到C++、C#项目中实现特定功能

深度学习概述

深度学习基本概念和原理
常用的深度学习模型和算法
深度学习的应用领域和案例分析

布置作业

作业讲解

深度学习基础理论与实践

搭建深度学习开发环境
安装Python环境和相关工具
安装深度学习框架（PyTorch）
深度学习框架实践 - PyTorch
PyTorch基本概念和核心模块介绍
张量操作和自动求导（Autograd）

构建和训练神经网络模型

模型保存和加载

语义分割、目标检测、实例分割项目实践（上）

数据准备和预处理
构建卷积神经网络模型
训练和优化模型
模型评估和预测
语义分割项目
数据准备和预处理
构建语义分割模型
训练和优化模型
模型评估和可视化结果

布置作业

作业讲解

语义分割、目标检测、实例分割项目实践（中）

数据准备和预处理
构建卷积神经网络模型
训练和优化模型
模型评估和预测
语义分割项目
数据准备和预处理
构建语义分割模型
训练和优化模型
模型评估和可视化结果

语义分割、目标检测、实例分割项目实践（下）

数据准备和预处理
构建卷积神经网络模型
训练和优化模型
模型评估和预测
语义分割项目
数据准备和预处理
构建语义分割模型
训练和优化模型
模型评估和可视化结果

布置项目作业

PyTorch进阶特性与技巧

多GPU训练和分布式训练

语义分割、目标检测、实例分割项目总结与优化建议

实战演练与团队项目展示

参与学员互动与问题解答环节

课程总结与未来展望

自由交流与练习