人工智能python课程是什么

发布网友发布时间：2022-04-21 19:56

共4个回答

懂视网时间：2022-04-07 16:26

有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。

这里我们主要谈论的是编程技能。（推荐学习：Python视频教程）

如果你打算采用 Python 作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么 Python 的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于 Python 开发的根基。你得对 Python 的基本语法、数据类型、常见模块有所了解，能正确使用条件、循环等逻辑，掌握 list、dict 等数据结构及其常用操作，了解函数、模块、面向对象的概念和使用等等。

在对此已经熟练之后，你需要学习数据处理相关的 Python 工具库：

NumPy

NumPy 提供了许多数学计算的数据结构和方法，较 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大简化了矩阵运算。

Pandas

基于 NumPy 实现的数据处理工具。提供了大量数据统计、分析方面的模型和方法。一维的 Series，二维的 DataFrame 和三维的 Panel 是其主要的数据结构。

SciPy

进行科学计算的 Python 工具包，提供了诸如微积分、线性代数、信号处理、傅里叶变换、曲线拟合等众多方法。

Matplotlib

Python 最基础的绘图工具。功能丰富，定制性强，几乎可满足日常各类绘图需求，但配置较复杂。

只要你用 Python 和数据打交道，就绕不开以上这几个库，所以务必学习一下。

而在此之后，你就需要根据自己的具体方向，选择更专业的工具包进行研究和应用。

Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有：

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是用 Python 开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib，可直接通过 pip 安装。

TensorFlow

TensorFlow 最初由 Google 开发，用于机器学习的研究。TensorFlow 可以在 GPU 或 CPU 上运行，在深度学习领域表现优异。目前无论是在学术研究还是工程应用中都被广泛使用。但 TensorFlow 相对来说更底层，更多时候我们会使用基于它开发的其他框架。

Theano

Theano 是成熟而稳定的深度学习库。与 TensorFlow 类似，它是一个比较底层的库，适合数值计算优化，支持 GPU 编程。有很多基于 Theano 的库都在利用其数据结构，但对于开发来说，它的接口并不是很友好。

Keras

Keras 是一个高度模块化的神经网络库，用 Python 编写，能够在 TensorFlow 或 Theano 上运行。它的接口非常简单易用，大大提升了开发效率。

Caffe

Caffe 在深度学习领域名气很大。它由伯克利视觉和学习中心（BVLC）和社区贡献者开发，具有模块化、高性能的优点，尤其在计算机视觉领域有极大的优势。Caffe 本身并不是一个 Python 库，但它提供了 Python 的接口。

PyTorch

Torch 也是一个老牌机器学习库。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收购之前用的也是 Torch（后转为 TensorFlow），足见其能力。但因 Lua 语言导致其不够大众。直到它的 Python 实现版本 PyTorch 的出现。

MXNet

亚马逊 AWS 的默认深度学习引擎，分布式计算是它的特色之一，支持多个 CPU/GPU 训练网络。

借助这些强大的工具，你已经可以使用各种经典的模型，对数据集进行训练和预测。但想成为一名合格的人工智能开发者，仅仅会调用工具的 API 和调参数是远远不够的。

Python 是人工智能开发的重要工具，编程是此方向的必备技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心是机器学习（Machine Learning）和深度学习。而它们的基础是数学（高等数学/线性代数/概率论等），编程是实现手段。

所以你想要进入这个领域，除了编程技能外，数学基础必不可少，然后还要去了解数据挖掘、机器学习、深度学习等知识。

这不是条几个月就能速成的路，但坚持下去一定会有所收获。

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热心网友时间：2022-04-07 13:34

人工智能+Python课程包含了很多学习内容，比如说：机器学习、深度学习、MySQL数据库、前端、web框架、企业级组件学习等，完成以上的学习内容之后，既可以从事人工智能相关工作，也可以从事Python爬虫、游戏开发、自动化运维等岗位。
老男孩Python+人工智能课程特点：

更新开发项目库
实战开发项目库全面更新，旨在为学生还原一个真实，宏大的开发环境，以战带练，学以致用。开发项目包括集社交、直播以及小游戏于一体的大型APP项目，价值巨大的棋牌类游戏麻将将项目和运维自动化开发平台项目等等。
扩展数据分析
引入主流的数据分析实现工具和数据分析模块。结合着电商、人力资源等业务场景来讲相关业务指标和业务分析方法以及企业需求对不同业务场景的数据进行捕获，分析来获得更好的商业决策。
深入Linux课程
学员工作以后，百分之九十以上是在Linux系统之上开发，所以Linux与开发而言至关重要，新的课程将由老男孩Linux学院的高级讲师讲授Linux基础与进阶，为开发扎下坚实的基础。
引入就业拔高课
在项目阶段结束后的最后两周开设进阶课程，将基础阶段晦涩难懂的语法以及一些像数据库、高并发进阶的知识，等在项目之后总结讲解，提升整体开发思想，无论是对于就业还是工作都意义重大。

热心网友时间：2022-04-07 14:52

人工智能需要有很好的数学基础，比如高数离散数学概率论等，然后学会python基础后核心是机器学习和深度学习等算法，最后用项目进行巩固

热心网友时间：2022-04-07 16:27

人工智能Python课程的学习内容，既包括了机器学习、深度学习等人工智能的几大核心技术，又涉及了Python编程语言的语法知识。完成以上内容的学习，大家能够构建Web核心和人工智能-数据科学核心两大知识体系，提升职业竞争力的同时就业方向也有更多的选择。
一般分为几个阶段：
阶段一是Python语言(内容有基础语法、面向对象、高级课程、经典课程);
阶段二是Linux初级(内容有Linux系统基本指令、常用服务安装);
阶段三是Web开发之Diango(内容有前端+diango);
阶段四是Web开发之Flask;
阶段五是Web框架之Tornado;阶段六是docker容器及服务发现;阶段七是爬虫;阶段八是数据挖掘和人工智能。
理想中的人工智能机器人应该具备诸如人脸识别，语音识别，逻辑推理，问题等功能，从这个角度看，它就是一台运行着人工智能程序的人形电脑而已，至于实现这些功能的编程语言，和在服务器上实现这些功能的语言没有任何差别。
人工智能的研究范畴是自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。
由于人工智能类的编程问题，通常比一般的编程问题难度要高很多，针对人工智能领域设计的语言也有不少。但目前来看，比较受欢迎的还是Python，毕竟它已经成为人工智能的首选语言。