更新時(shí)間:2019年09月17日14時(shí)37分 來源:傳智播客 瀏覽次數(shù):
現(xiàn)在大部分深度學(xué)習(xí)框架都支持Python,所以Python是人工智能(AI)和數(shù)據(jù)分析常用語言。不僅如此,Python還含有優(yōu)質(zhì)的文檔、豐富的AI庫、機(jī)器學(xué)習(xí)庫、自然語言和文本處理庫。
Python有非常多優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)庫可用,比如matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的庫,像pandas、sklearn、matplotlib這些庫都是做數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和繪圖的庫,基本上機(jī)器學(xué)習(xí)中對(duì)數(shù)據(jù)的爬取(scrapy)、對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析(pandas)、對(duì)數(shù)據(jù)的繪圖(matplotlib)和對(duì)數(shù)據(jù)的建模(sklearn)在Python中全都能找到對(duì)應(yīng)的庫來進(jìn)行處理。
尤其是Python中的機(jī)器學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)了人工智能領(lǐng)域中大量的需求。
那學(xué)習(xí)人工智能需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)呢?
第一階段:學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)。能夠熟練使用Python技術(shù)完成針對(duì)小問題的程序編寫。
第二階段:Web基礎(chǔ)開發(fā)。能夠使用面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)方法, 基于Linux操作系統(tǒng)開發(fā)多任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)程序開發(fā)。
第三階段:Web-Django框架與項(xiàng)目。
1、能夠開發(fā)主流Web網(wǎng)站,并掌握常見的技術(shù)要點(diǎn);
2、根據(jù)實(shí)際問題設(shè)計(jì)出相應(yīng)數(shù)據(jù)庫表。
第四階段:Web-Flask框架與項(xiàng)目。
1、高并發(fā)全功能的Web網(wǎng)站開發(fā);
2、提升數(shù)據(jù)處理響應(yīng)速度,靈活運(yùn)用緩存。
第五階段:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)編程。
1、利用學(xué)習(xí)到的科學(xué)計(jì)算庫對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)基本處理,使其符合機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型;
2、利用學(xué)習(xí)到的機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決部分實(shí)際問題。
第六階段 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)編程。
1、能夠?qū)崿F(xiàn)推薦系統(tǒng)的算法不同場(chǎng)景應(yīng)用;
2、能夠根據(jù)推薦場(chǎng)景業(yè)務(wù)流完成推薦業(yè)務(wù)開發(fā)。
這是一個(gè)層層遞進(jìn)式人工智能+Python學(xué)習(xí)大綱,能幫助學(xué)員順利的進(jìn)階到人工智能的相關(guān)學(xué)習(xí)中來,如果想了解更多更全面的內(nèi)容可以訪問下傳智播客人工智能+Python相關(guān)課程介紹頁。
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