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python人工智能学习需要学什么?

python人工智能学习需要学什么?

如果要从科技领域找出最大的变化和革新,那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态,为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点,上到谷歌、苹果、百度等巨头,下到各类创业公司,人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间,图片自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能,自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用,无人车驾驶突飞猛进,AlphaGo战胜围棋冠军,仿生机器人的技术迭代,未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。

Python作为人工智能首选编程语言,随着人工智能时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,Python官方库里都有相应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上再进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子,还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事,这就是为何人工智能(AI)首选Python。

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。

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。

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

首先,对于初学者来说,如果在学习完Python的基本语法之后,想学习人工智能相关知识,应该结合自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好来选择一个主攻方向,当然在主攻方向的选择上还需要考虑到技术发展趋势和行业发展趋势。

从人工智能的技术体系结构来看,当前人工智能可以分为六大技术方向,涉及到计算机视觉自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学,当前计算机视觉和自然语言处理的落地应用情况相对比较好,不少大型科技公司也推出了基于视觉和自然语言处理的人工智能平台,所以当前这两个领域的热度相对比较高。

对于初学者来说,在学习完Python之后,可以继续学习一下机器学习,一方面机器学习被认为是打开人工智能技术大门的钥匙,诸多人工智能领域的研发都离不开机器学习,另一方面机器学习的相关学习资料也比较多,会有一个比较好的学习体验,初学者可以从常见的机器学习算法开始学习,然后再辅助一些实验。

人工智能领域的岗位可以分为两大类,一类是算法岗,另一类是开发岗,虽然目前这两个岗位的内卷都比较严重,但是相对于算法岗位来说,开发岗的工作机会还是比较多的,而且未来传统产业领域也会释放出大量开发岗位的需求,从这个角度来看,可以围绕开发岗位的要求来制定学习计划。

最后,学习人工智能相关技术一方面要有场景上的支撑,另一方面还需要有一个较好的交流环境,所以在掌握了基本的人工智能开发技术之后,可以选择一个实习岗位继续提升。

人工智能是一个综合学科。并将其分为神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等多个方面。一个人学习所有的人工智能是不容易的。

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