Python Programming

Duration: 8 Levels

Difficulty: Beginner to Advanced

Age Group: 10-18 years

關於此課程

Python作為全球最受歡迎的程式語言之一，是邁向人工智能、數據科學及軟件開發的必備技能。本課程專為香港學生設計，由淺入深系統性地教授Python編程。學生將從最基礎的語法開始，逐步學習控制結構、數據處理、模組化編程，直至掌握高階演算法及人工智能應用。

課程強調「理論與實踐並重」，透過大量有趣的專案實戰，如數據分析、遊戲製作及簡易AI模型建立，讓學生不僅學會編寫程式，更能培養出色的邏輯思維與解難能力，為成為未來創科人才奠定堅實基礎。

學習目標

完成本課程後，學生將能夠：

掌握Python核心語法與程式設計範式。
靈活運用三大程式結構（順序、分支、循環）及複雜數據類型（列表、字典等）解決問題。
運用函數及模組化設計思想，編寫清晰、易維護的結構化程式。
理解並實現排序、搜尋、遞歸、動態規劃等核心演算法。
掌握檔案讀寫、異常處理及使用標準庫和第三方庫（如requests, matplotlib）。
理解面向對象編程（OOP）思想，並能創建類別和物件。
建立複雜的數據結構（如堆疊、佇列、樹、圖）並應用相關演算法。
具備呼叫AI開放平台接口實現智能應用（如影像識別、語音合成）的能力。

課程級別

我們的Python編程課程分為八個循序漸進的級別，由零基礎直至高階演算法與人工智能應用。

級別	名稱	適合對象
Level 1	Python啟蒙導師	零基礎初學者
Level 2	數據處理員	掌握基礎語法，希望深入學習數據結構
Level 3	邏輯演算法師	熟練運用程式結構，開始學習演算法思想
Level 4	軟件工程師	掌握基本演算法，學習檔案處理與函數式設計
Level 5	算法分析師	具備紮實基礎，挑戰高階數據結構與算法
Level 6	AI應用開發員	開始接觸人工智能庫與面向對象編程
Level 7	高級算法工程師	深入學習搜索、動態規劃等高階算法
Level 8	人工智能先鋒	掌握樹、圖等複雜結構，能實現綜合AI應用

各级別詳情

Python啟蒙導師

從安裝Python環境開始，認識程式編寫的基本概念。學生將學習變數、數據類型轉換及基本的輸入輸出，並透過有趣的turtle庫畫圖，理解順序與分支結構，建立紮實的編程基礎，寫出人生第一個Python程式。

數據處理員

本級別將深入探訪Python強大的數據類型，包括列表、元組、字典和集合。學生將掌握循環結構（for & while），並學會綜合運用三種程式結構來解決更複雜的問題。同時，開始接觸演算法概念，學習閱讀流程圖和基礎的程式除錯。

邏輯演算法師

學生將挑戰更複雜的邏輯結構，如嵌套循環，並學習使用break和continue控制流程。課程將介紹Python標準庫（如random, math）的強大功能，並正式引入函數的概念。學生將學會用流程圖分析問題，並設計枚舉算法。

軟件工程師

學生將學習與現實世界互動：讀寫txt/csv檔案以處理數據。同時，掌握重要的排序（冒泡、選擇、插入）和搜尋算法（線性搜尋）。本級別會深入教授如何自定義函數（參數、返回值），並編寫具有異常處理能力的健壯程式。

算法分析師

課程內容邁向高階，學生將學習高效的二分搜尋算法，並理解其與線性搜尋的效率差異。引入程式模組化設計思想與遞歸算法。同時，學生將認識基本的數據結構，如堆疊（Stack）和佇列（Queue），並學會安裝和使用強大的第三方庫（如numpy）。

AI應用開發員

學生開始進入人工智能應用領域。我們將學習使用requests庫獲取網絡數據，並用matplotlib、wordcloud等庫進行可視化。同時，引入面向對象編程（OOP）的核心思想：類別與物件。學生將能綜合所學，實現kNN等經典機器學習算法。

高級算法工程師

本級別專注於提升算法思維與效率優化。學生將深入理解深度優先搜索（DFS）、廣度優先搜索（BFS）、遞推及動態規劃（DP）等高階算法思想，並能分析其性能差異。同時，透徹理解遞歸的執行過程與引用概念。

人工智能先鋒

這是成為編程高手的頂尖課程。學生將掌握樹與圖的表示及遍歷方法，並學習解決複雜的動態規劃問題（如背包問題）。課程還包含洪水填充（Floodfill）等實用算法。最終，學生將學會閱讀技術文檔，呼叫AI開放平台API，親手實現如植物識別、語音合成等智能應用。

您將會學到

語法基礎

縮進、註釋、變數、運算子、輸入/輸出。

數據類型

整型、浮點型、字符串、列表、元組、字典、集合及各種操作。

程式結構

順序、分支（if/elif/else）、循環（for/while）、嵌套應用。

函數與模組

函數定義、參數、返回值、作用域、模組化設計、標準庫（turtle, random, math等）。

算法思想

枚舉、排序（冒泡、選擇、插入）、搜尋（線性、二分）、遞歸、遞推、貪心算法。

檔案與異常

讀寫txt/csv檔案、異常處理（try/except）。

高階編程

OOP面向對象：

類別、物件、構造方法、封裝、繼承。

數據結構：

堆疊（Stack）、佇列（Queue）、樹、圖的表示與遍歷。

高階算法：

DFS、BFS、動態規劃（DP）。

第三方庫與AI應用：

numpy, requests, jieba, wordcloud, matplotlib, pyecharts等庫的使用，呼叫AI API實現智能功能。