Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful
API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：算法&设计模式
阶段八：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
在说需求量大小之前我们先来理一理这三个方向之间的关系吧。深度学习是指通过神经网络模型（Neural Network）来解决问题的一门技术手段，深度学习更像是解决问题的一种技术方法，而自然语言处理（以下简称NLP）和强化学习（RL）更像是一种具体的问题。打个比方吧，深度学习就像是大学里学到的高等数学（解决问题的基础知识），而RL和NLP像是大学里的金融投资专业和大学里的会计专业（两个待解决的不同实际问题）。解决投资问题和会计问题会用到很多种不同方法，而高等数学就是解决这些实际问题的方法之一。
现在我们已经理解了深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）之间的关系，即DL是解决NLP和RL问题的一种技术手段，不论你未来选择研究NLP还是DRL都需要学习DL的相关知识。
那么现在剩下的就是NLP和DRL之间的对比了，先说结论吧，个人认为NLP的需求量比RL大不少（至少今年是这样）。我研究的就是RL方向，今年秋招的时候看了不少招聘，总的来讲需求量就是：CV >NLP >RL。计算机视觉无疑是所有Deep Learning下需求量最大的一个分支了，很多公司都会贴出一个专门职位叫“计算机视觉工程师”，视觉应用是最为广泛的（比如大疆、字节、快手、BAT等等大厂）都会有相关的视觉岗，视觉可以用来解决各种各样的问题，从人脸识别到特效算法等等，毕竟cv是所有深度学习技术中目前发展最为成熟的方向之一了。NLP的需求量要稍微小一点，但也有不少公司开设了专门的自然语言处理岗，例如百度，我记得之前面试过百度的一个部门，好像是做翻译的，面试官问到有没有接触过NLP相关的领域，所以NLP大多会被用于翻译、文本分析等等方向吧（具体细节我也不是很清楚这里就不误导楼主了，但可以保证的是很多公司招聘信息上都会有NLP岗位）。
最后就是DRL方向了，这个深坑，我来总结一下吧，DRL目前的应用方向有两个：
1. 推荐算法。
2. Game AI。
将RL应用到推荐上的厂少之又少，因为强化学习做推荐现在还并不成熟，只有一些大厂才养得起这些研究部门，我所知道这么做的厂有快手、阿里、美团。第二个方向就是Game AI，这个方向做的比推荐稍微多一些，毕竟Alpha Go开了一个很好的头、随即腾讯、网易也陆陆续续有了一些自己的成果。看出来了吗？研究RL的厂大多都是游戏厂，没错，RL目前的发展方向就是做游戏，因此如果你选择研究DRL那么将来你有很大概率加入一个游戏厂——但，不是每个游戏厂都养得起RL工程师，能愿意花钱养RL的团队资金都相当雄厚，例如腾讯、例如网易。这些大厂愿意花钱招RL工程师不等于能够温暖所有研究RL的学子们，讲个鬼故事给你听：网易今年招游戏研发工程师700人，强化学习工程师15人。这意味着什么呢，你要在好几百人中脱颖而出，冲到前15名才能被录取。可怕吧？这个差距就大nm的离谱，我之前写过一个回答，总结过为什么RL在市面上的需求量少的可怜，有兴趣的话可以瞄一眼：
为什么说强化学习在近年不会被广泛应用？
所以，强化学习在工程界内应该是最难找工作的一个方向了吧（毕竟需求量还是太少），但如果想在学术界内混一混的话，RL还是可以强推一波的，感觉强化学习现在还在发展和进化的过程当中的。
分享Python学习路线： 第一阶段：Python基础与Linux数据库这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段：web全栈这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。
学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段：数据分析+人工智能这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段：高级进阶这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。
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