人工智能初级：人工智能技术和应用场景的全面解析，系统化介绍人工智能技术链条

通过实例对人工智能的开发语言载体Python进行深入理解并掌握Python语法规则， 变量和数据类型，程序结构控制，Python的数据结构，Python中的OOP，了解-神经网络的训练方法和流程，学习主流机器学习、 深度学习框架环境的搭建，TensorFlow、Keras、Caffe等。

人工智能中级：本模块重点在于算法的开发实现方面，学习人工智能中的识别技术

通过数字识别和人脸识别、自然语言处理等这些应用极为广泛的项目开发，深入介绍深度学习的概念，激活函数以及神经网络基础， 对CNN、RNN进行原理方法和原理学习，卷积层和池化层，图像特征提取与识别，经典LeNet模型， LSTM，Encoder-Decoder Model等，同时引入自然语言处理方面的内容，包括分词、题干提取建模等，为不同方向的技术学习构建完整的技能知识图谱。

人工智能高级：从本阶段开始，我们的学习重点转向高级的模型优化算法上

在项目开发实现的基础上进行调优处理，通过学习过程的优化、数据预处理方法、超参数、学习率优化、 Batch-Normalization等方法，实现开发算法的优化，完善提升神经网络的效率和质量，进一步理解算法实现与设计，实现开发工程师提升到算法专家之路。