python人工智能需要学什么-Python教程

这里咱们次要议论的是编程技艺。（保举学习：Python视频教程）

假如你筹算采纳 Python 作为次要开发言语（这也是今朝人工智能畛域的支流），那末 Python 的开发根底是必需患上把握的，这是所有基于 Python 开发的根基。你患上对 Python 的根本语法、数据类型、常见模块有所理解，能正确应用前提、轮回等逻辑，把握 list、dict 等数据构造及其罕用操作，理解函数、模块、面向工具的概念以及应用等等。

正在对此曾经纯熟之后，你需求学习数据解决相干的 Python 对象库：

NumPy

NumPy 提供了许少数学较量争论的数据构造以及办法，较 Python 本身的 list 效率高不少。它提供的 ndarray 年夜年夜简化了矩阵运算。

Pandas

基于 NumPy 完成的数据解决对象。提供了年夜量数据统计、剖析方面的模子以及办法。一维的 Series，二维的 DataFrame 以及三维的 Panel 是其次要的数据构造。

SciPy

进行迷信较量争论的 Python 对象包，提供了诸如微积分、线性代数、旌旗灯号解决、傅里叶变换、曲线拟合等泛滥办法。

Matplotlib

Python 最根底的画图对象。性能丰厚，定制性强，简直可餍足一样平常各种画图需要，但设置装备摆设较复杂。

只需你用 Python 以及数据打交道，就绕没有开以上这几个库，以是务必学习一下。

而正在此之后，你就需求依据本人的详细标的目的，抉择更业余的对象包进行钻研以及使用。

Python 正在人工智能方面最着名的对象库次要有：

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是用 Python 开发的机械学习库，此中蕴含年夜量机械学习算法、数据集，是数据发掘不便的对象。它基于 NumPy、SciPy 以及 Matplotlib，可间接经过 pip 装置。

TensorFlow

TensorFlow 最后由 Google 开发，用于机械学习的钻研。TensorFlow 能够正在 GPU 或 CPU 上运转，正在深度学习畛域体现优良。今朝无论是正在学术钻研仍是工程使用中都被宽泛应用。但 TensorFlow 绝对来讲更底层，更多时分咱们会应用基于它开发的其余框架。

Theano

Theano 是成熟而稳固的深度学习库。与 TensorFlow 相似，它是一个比拟底层的库，适宜数值较量争论优化，支持 GPU 编程。有不少基于 Theano 的库都正在行使其数据构造，但关于开发来讲，它的接口并非很敌对。

Keras

Keras 是一个高度模块化的神经网络库，用 Python 编写，可以正在 TensorFlow 或 Theano 上运转。它的接口十分简略易用，年夜年夜晋升了开发效率。

Caffe

Caffe 正在深度学习畛域名望很年夜。它由伯克利视觉以及学习中心（BVLC）以及社区奉献者开发，具备模块化、高功能的优点，尤为正在较量争论机视觉畛域有极年夜的劣势。Caffe 自身并非一个 Python 库，但它提供了 Python 的接口。

PyTorch

Torch 也是一个老牌机械学习库。Facebook 人工智能钻研所用的框架是 Torch，DeepMind 正在被google收买以前用的也是 Torch（后转为 TensorFlow），足见其才能。但因 Lua 言语招致其不敷公众。直到它的 Python 完成版本 PyTorch 的呈现。

MXNet

亚马逊 AWS 的默许深度学习引擎，散布式较量争论是它的特征之一，支持多个 CPU/GPU 训练网络。

借助这些弱小的对象，你曾经能够应用各类经典的模子，对数据集进行训练以及预测。但想成为一位及格的人工智能开发者，仅仅会挪用对象的 API 以及调参数是远远不敷的。

Python 是人工智能开发的首要对象，编程是此标的目的的必备技艺。但并非把握 Python 就把握了人工智能。人工智能的外围是机械学习（Machine Learning）以及深度学习。而它们的根底是数学（初等数学/线性代数/几率论等），编程是完成手法。

以是你想要进入这个畛域，除了了编程技艺外，数学根底必不成少，而后还要去理解数据发掘、机械学习、深度学习等常识。

这没有是条几个月就能速成的路，但坚持上来肯定会有所播种。

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