不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個(gè)被互聯(lián)網(wǎng)圍繞的時(shí)代里，選擇python人工智能基礎學(xué)習，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來(lái)告訴你這個(gè)專(zhuān)業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：python人工智能學(xué)習需要學(xué)什么？，最強整理Python學(xué)習路線(xiàn)圖（內含大綱+視頻+工具+書(shū)籍+面試），零基礎要怎么學(xué)習Python人工智能呢？??。

1.python人工智能學(xué)習需要學(xué)什么？

有不少同學(xué)學(xué)習 Python 的原因是對人工智能感興趣，有志于從事相關(guān)行業(yè)。今天我們來(lái)聊聊這個(gè)方向所需要的一些技能。python人工智能學(xué)習需要學(xué)什么？這里我們主要談?wù)摰氖蔷幊碳寄?。如果你打算采?Python 作為主要開(kāi)發(fā)語(yǔ)言（這也是目前人工智能領(lǐng)域的主流），那么 Python 的開(kāi)發(fā)基礎是必須得掌握的，這是一切基于 Python 開(kāi)發(fā)的根基。你得對 Python 的基本語(yǔ)法、數據類(lèi)型、常見(jiàn)模塊有所了解，能正確使用條件、循環(huán)等邏輯，掌握 list、dict 等數據結構及其常用操作，了解函數、模塊、面向對象的概念和使用等等。在對此已經(jīng)熟練之后，你需要學(xué)習數據處理相關(guān)的 Python 工具庫： 提供了許多數學(xué)計算的數據結構和方法，較 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大簡(jiǎn)化了矩陣運算。Pandas基于 NumPy 實(shí)現的數據處理工具。提供了大量數據統計、分析方面的模型和方法。一維的 Series，二維的 DataFrame 和三維的 Panel 是其主要的數據結構。SciPy進(jìn)行科學(xué)計算的 Python 工具包，提供了諸如微積分、線(xiàn)性代數、信號處理、傅里葉變換、曲線(xiàn)擬合等眾多方法。 最基礎的繪圖工具。功能豐富，定制性強，幾乎可滿(mǎn)足日常各類(lèi)繪圖需求，但配置較復雜。只要你用 Python 和數據打交道，就繞不開(kāi)以上這幾個(gè)庫，所以務(wù)必學(xué)習一下。而在此之后，你就需要根據自己的具體方向，選擇更專(zhuān)業(yè)的工具包進(jìn)行研究和應用。Python 在人工智能方面最有名的工具庫主要有：Scikit--Learn 是用 Python 開(kāi)發(fā)的機器學(xué)習庫，其中包含大量機器學(xué)習算法、數據集，是數據挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 ，可直接通過(guò) pip 安裝。 最初由 Google 開(kāi)發(fā)，用于機器學(xué)習的研究。 可以在 GPU 或 CPU 上運行，在深度學(xué)習領(lǐng)域表現優(yōu)異。目前無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是工程應用中都被廣泛使用。但 相對來(lái)說(shuō)更底層，更多時(shí)候我們會(huì )使用基于它開(kāi)發(fā)的其他框架。 是成熟而穩定的深度學(xué)習庫。與 類(lèi)似，它是一個(gè)比較底層的庫，適合數值計算優(yōu)化，支持 GPU 編程。有很多基于 Theano 的庫都在利用其數據結構，但對于開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)，它的接口并不是很友好。 是一個(gè)高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )庫，用 Python 編寫(xiě)，能夠在 或 Theano 上運行。它的接口非常簡(jiǎn)單易用，大大提升了開(kāi)發(fā)效率。 在深度學(xué)習領(lǐng)域名氣很大。它由伯克利視覺(jué)和學(xué)習中心（BVLC）和社區貢獻者開(kāi)發(fā)，具有模塊化、高性能的優(yōu)點(diǎn)，尤其在計算機視覺(jué)領(lǐng)域有極大的優(yōu)勢。Caffe 本身并不是一個(gè) Python 庫，但它提供了 Python 的接口。 也是一個(gè)老牌機器學(xué)習庫。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收購之前用的也是 Torch（后轉為 ），足見(jiàn)其能力。但因 Lua 語(yǔ)言導致其不夠大眾。直到它的 Python 實(shí)現版本 PyTorch 的出現。MXNet亞馬遜 AWS 的默認深度學(xué)習引擎，分布式計算是它的特色之一，支持多個(gè) CPU/GPU 訓練網(wǎng)絡(luò )。借助這些強大的工具，你已經(jīng)可以使用各種經(jīng)典的模型，對數據集進(jìn)行訓練和預測。但想成為一名合格的人工智能開(kāi)發(fā)者，僅僅會(huì )調用工具的 API 和調參數是遠遠不夠的。Python 是人工智能開(kāi)發(fā)的重要工具，編程是此方向的必備技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心是機器學(xué)習（Machine Learning）和深度學(xué)習。而它們的基礎是數學(xué)（高等數學(xué)/線(xiàn)性代數/概率論等），編程是實(shí)現手段。所以你想要進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，除了編程技能外，數學(xué)基礎必不可少，然后還要去了解數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習等知識。這不是條幾個(gè)月就能速成的路，但堅持下去一定會(huì )有所收獲。

2.最強整理Python學(xué)習路線(xiàn)圖（內含大綱+視頻+工具+書(shū)籍+面試）

一、Python學(xué)習路線(xiàn)圖—流程篇：Python 培訓后職業(yè)發(fā)展路徑Python 學(xué)習路線(xiàn)圖二、Python學(xué)習路線(xiàn)圖—視頻篇*階段、Python基礎Python教程_600集Python從入門(mén)到精通教程（懂中文就能學(xué)會(huì )）_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-年匠心之作python入門(mén)教程系列從0到1學(xué)會(huì )編程_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili第二階段-Linux和Python高級知識黑馬程序員Linux視頻教程day01_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili黑馬程序員Linux視頻教程day02_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili黑馬程序員Linux視頻教程day03_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili第三階段-前端開(kāi)發(fā)web前端開(kāi)發(fā)必會(huì )的技能，從零基礎入門(mén)到精通_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili第四階段、Web開(kāi)發(fā)Django視頻教程_Django入門(mén)視頻教程|黑馬程序員 提取碼：3fdh 第五階段、爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā) 第七階段、數據挖掘與數據分析4天快速入門(mén)Python數據挖掘第八階段、人工智能最簡(jiǎn)單快速入門(mén)Python機器學(xué)習 提取碼：cbp9 想找資源同學(xué)，可以直接，關(guān)注“黑馬程序員視頻庫”公眾號回復關(guān)鍵詞“領(lǐng)取資源04”即可自行領(lǐng)取四. 工具篇--軟件Python編程軟件01、安裝教學(xué)環(huán)境參考文檔02、Python 2.7 for Windows03、Python 2.7 for Mac04、Python 3.6 for Windows05、Python 3.6 for Mac06、PyCharm 2021.2.3 for Windows07、PyCharm 2021.1 for Mac其他編程相關(guān)軟件01、火狐瀏覽器Windows版02、火狐瀏覽器Mac版03、教學(xué)用屏幕共享軟件Windows版04、教學(xué)用屏幕共享軟件Mac版05、谷歌瀏覽器06、文件搜索利器-1.2.1.37107、局域網(wǎng)通信軟件飛秋08、虛擬機軟件_full09、Linux版MySQL10、Windows版MySQL11、數據庫客戶(hù)端Navicat12、自動(dòng)化測試、種子下載軟件、Linux發(fā)行版-Centos15、代碼版本管理Git16、代碼編輯器Sublime Text17、文本編輯器Typora18、思維導圖軟件Xmind更新零基礎適合的書(shū)籍　1、《像計算機科學(xué)家一樣思考Python》　　以計算機科學(xué)家一樣的思維方式來(lái)理解Python語(yǔ)言編程，實(shí)用的學(xué)習指南，適合沒(méi)有Python編程經(jīng)驗的程序員閱讀，本書(shū)的第2版與第1版相比，做了很多更新，將編程語(yǔ)言從Python 2升級成Python 3　　2、《Python編程快速上手》　　面向實(shí)踐的Python編程實(shí)用指南。本書(shū)的目的，不僅是介紹Python語(yǔ)言的基礎知識，而且還通過(guò)項目實(shí)踐教會(huì )讀者如何應用這些知識和技能?！　?、《流暢的Python》　　Python開(kāi)發(fā)一線(xiàn)近20年的Luciano Ramalho執筆，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖擔綱技術(shù)審稿人，從語(yǔ)言設計層面剖析編程細節，兼顧Python 3和Python 2，告訴你Python中不親自動(dòng)手實(shí)踐就無(wú)法理解的語(yǔ)言陷阱成因和解決之道，教你寫(xiě)出風(fēng)格地道的Python代碼?！　?、《Python編程：從入門(mén)到精通》　　針對所有層次的Python 讀者而作的Python入門(mén)書(shū)，理論與實(shí)踐相結合，前面部分是基礎知識，后面有實(shí)戰項目幫助你更好的運用這些知識?！　?、《Python自然語(yǔ)言處理》　　提供了非常易學(xué)的自然語(yǔ)言處理入門(mén)介紹，該領(lǐng)域涵蓋從文本和電子郵件預測過(guò)濾，到自動(dòng)總結和翻譯等多種語(yǔ)言處理技術(shù)。本書(shū)針對Python 3和NLTK 3進(jìn)行了更新，而且書(shū)中準備了充足的示例和練習?！　?、《Python游戲編程快速上手》　　通過(guò)編寫(xiě)一個(gè)個(gè)小巧、有趣的游戲來(lái)教授Python編程，并且采用直接展示游戲的源代碼并通過(guò)實(shí)例來(lái)解釋編程的原理的方式。

3.零基礎要怎么學(xué)習Python人工智能呢？

轉行零基礎學(xué)Python編程開(kāi)發(fā)難度大嗎？從哪學(xué)起？近期很多小伙伴問(wèn)我，如果自己轉行學(xué)習Python，完全0基礎能否學(xué)會(huì )呢？Python的難度到底有多大？今天，小千就來(lái)為大家詳細解讀一下這個(gè)問(wèn)題。1學(xué)習Python難嗎？首先，我們普及一下編程語(yǔ)言的基礎知識。用任何編程語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)程序，都是為了讓計算機干活，比如下載一個(gè)MP3，編寫(xiě)一個(gè)文檔等，而計算機干活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語(yǔ)言差異極大，*都得“翻譯”成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語(yǔ)言，干同一個(gè)活，編寫(xiě)的代碼量，差距也很大。比如，完成同一個(gè)任務(wù)，C語(yǔ)言要寫(xiě)1000行代碼，Java只需要寫(xiě)100行，而Python可能只要20行。所以Python是一種相當高級的語(yǔ)言。是不是越低級的程序越難學(xué)，越高級的程序越簡(jiǎn)單？表面上來(lái)說(shuō)，是的。但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學(xué)的，所以，高級程序語(yǔ)言不等于簡(jiǎn)單。但是，對于初學(xué)者和完成普通任務(wù)，Python語(yǔ)言是非常簡(jiǎn)單易用的。2我0基礎學(xué)Python可以嗎？我贊成把Python作為入門(mén)語(yǔ)言：1、語(yǔ)法簡(jiǎn)單明了。*門(mén)語(yǔ)言，其實(shí)就是語(yǔ)法+Flow control（控制），而Python的語(yǔ)法簡(jiǎn)單，代碼可讀性高，容易入門(mén)。2、Python的哲學(xué)是「做一件事情應該只有一種*的方法」，對于初學(xué)者規范自己的學(xué)習有很大的幫助，同時(shí)也幫助初學(xué)者能夠讀懂其他人的代碼。3、養成良好的習慣。Python對于代碼的要求嚴謹，特別是縮進(jìn)（），對于初學(xué)者養成良好的代碼習慣很有幫助。4、Python的語(yǔ)法設計非常優(yōu)秀，思想也比較現代，可以更快的理解現代編程語(yǔ)言的一些思想。5、Python仍然是傳統基于Class的OO，和Java、C#、Ruby一樣，比較大眾。從Python去學(xué)Design Pattern也是比較合適的。6、Python的內置數據結構清晰好用，優(yōu)秀的代碼很多。7、Python免費的書(shū)很多（英文），可以找到許多資料啃。同時(shí)（國外）社區比較集中，有問(wèn)題可以向高手問(wèn)。8、Python在其他領(lǐng)域，比如科學(xué)計算等等有廣泛的運用，對于學(xué)一門(mén)語(yǔ)言作為工具來(lái)說(shuō)，Python很合適。3如何學(xué)Python？1、選擇好方向我要學(xué)習Python的目的不是為了解這門(mén)語(yǔ)言，而是為了要學(xué)會(huì )運用這門(mén)語(yǔ)言來(lái)解決問(wèn)題。但Python的應用方向，實(shí)在太廣了。在Python基礎知識學(xué)完之后，如果應用方向不同，要學(xué)習的東西也會(huì )大不同。我不能說(shuō)我要做web開(kāi)發(fā)，學(xué)完P(guān)ython基礎知識，跑去學(xué)numpy、pandas等知識；也不能說(shuō)我要用Python做數據分析，學(xué)完P(guān)ython基礎知識，然后就跑去學(xué)django、flask框架。這個(gè)道理，就跟我們想要去泰國旅行，肯定不會(huì )買(mǎi)去日本的機票一樣，很簡(jiǎn)單。但是我們不得不承認，還是會(huì )有人犯迷糊，上來(lái)就開(kāi)干。我學(xué)習Python，是因為在工作中慢慢了解到Python在數據分析方面，基本涵蓋了“數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化”這個(gè)流程中每個(gè)環(huán)節，是數據分析的利器，話(huà)說(shuō)這風(fēng)騷的操作，也是沒(méi)誰(shuí)了。2、規劃好路徑當我確定好方向后，下一步驟就是順著(zhù)這個(gè)方向，建立好我自己的學(xué)習路徑地圖。這個(gè)路徑是一個(gè)系統性的邏輯主線(xiàn)，這個(gè)主線(xiàn)會(huì )讓我知道每個(gè)部分需要完成的目標是什么，需要學(xué)習哪些知識點(diǎn)，哪些知識是暫時(shí)不必要的。然后每學(xué)習一個(gè)部分，我就能夠有一些實(shí)際的成果輸出，利用成果產(chǎn)出來(lái)形成正向刺激，激勵后續的學(xué)習。而且，如果我們身在職場(chǎng)，大多時(shí)候我們是沒(méi)有很大塊的時(shí)間來(lái)集中學(xué)習的。我們的學(xué)習時(shí)間被分割在了一些碎片化的時(shí)間里。在碎片化的時(shí)間里，系統性的學(xué)習一門(mén)知識，更需要有一個(gè)貫穿前后，系統的邏輯主線(xiàn)，來(lái)串聯(lián)所有相關(guān)碎片化的時(shí)間的學(xué)習。當我確定好學(xué)習Python的數據分析知識，就按照數據分析的流程“數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化”這個(gè)路徑，給自己建立了學(xué)習地圖：1、Python基礎知識2、爬蟲(chóng)基本知識+sql3、。。。（按自己需求選擇）3、對基本概念建立認知Python是我學(xué)習的*門(mén)編程語(yǔ)言，我在開(kāi)始學(xué)習Python的時(shí)候，是一個(gè)連什么是字符串都不知道小白。所以對我來(lái)說(shuō)，最重要的開(kāi)始是，首先對這一領(lǐng)域的基本概念建立認知！事實(shí)上，對一門(mén)領(lǐng)域完全零基礎的人，想要開(kāi)始學(xué)習它的話(huà)，真正重要的工作是先對這門(mén)領(lǐng)域的基本概念建立認知。比如我在看到教程中有句話(huà)是“為變量賦值”，那我至少得知道，什么是變量？賦值是什么意思？不知道為什么這么重要的一個(gè)開(kāi)始，很多人都不在意，不知道是大家都天賦異稟，覺(jué)得不屑于提起這基礎的步驟，還是很多人已經(jīng)忘記了從小白一路走過(guò)來(lái)的痛苦和掙扎。人是會(huì )篡改記憶的，會(huì )認為現在擁有的都是輕松獲得的，但真實(shí)的經(jīng)歷永遠都是坎坷曲折的。所以網(wǎng)上一些教程典型的通病就是，教學(xué)者用一個(gè)我們不懂的概念去解釋另一個(gè)我們不懂的概念，然后我們還是不懂。因為教學(xué)者提前預設了作為0基礎的我們的立場(chǎng)：已經(jīng)有其他編程語(yǔ)言基礎，只是沒(méi)有接觸Python。但其實(shí)，對真正如我一樣的0基礎的小白來(lái)說(shuō)，大多時(shí)候，Python是我們學(xué)習的*門(mén)編程語(yǔ)言。所以這個(gè)時(shí)候，對我們來(lái)說(shuō)，學(xué)習Python，不僅是學(xué)習這門(mén)語(yǔ)言本身，還是在借著(zhù)這門(mén)語(yǔ)言，幫我們建立對編程世界的一些基本概念的認知。當我入了門(mén)之后，就是順著(zhù)在第二步建立的學(xué)習路徑，一路升級打怪，畢竟，我的征途是星辰大海！4、*學(xué)習中需要注意的問(wèn)題⑴、一開(kāi)始絕不陷入底層原理和細枝末節的糾纏這個(gè)坑，是把我坑的最深的坑。舉個(gè)例子，我學(xué)到函數的時(shí)候，我在開(kāi)始的時(shí)候只需要學(xué)會(huì )怎么定義函數，怎么調用函數這些基礎知識，完全不需要一開(kāi)始就深入到研究函數參數的傳遞規則，到底是值傳遞，還是引用傳遞。不是說(shuō)這底層知識不重要，至少在入門(mén)的時(shí)候，我們不用一上來(lái)就深入這個(gè)層面。因為知識的學(xué)習，是一個(gè)線(xiàn)性的，從潛入深的順序。如果一開(kāi)始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我們很快就會(huì )體會(huì )到“從入門(mén)到放棄”是一種什么樣的感覺(jué)。而且我們在后續的學(xué)習過(guò)程中，其本身就是在“運用中深入理解，在深入理解中優(yōu)化應用”。相互印證理解，是一種自然而然的深入學(xué)習過(guò)程。⑵、*是按照系統性的課程或書(shū)本來(lái)學(xué)習既然在這個(gè)領(lǐng)域是新手，先接受一個(gè)已經(jīng)存在的系統，再在上面修修改改，是最適合的方案。作為新手，根據我的經(jīng)驗，我認為*的老師，是一套成體系的課程或書(shū)本。網(wǎng)上的文章或帖子，其實(shí)非常不適合充當我們系統性的學(xué)習一門(mén)知識的教材，因為它是非常碎片化的知識，東一榔頭西一棒子，不成體系。不要指望自己能把散落的信息整合成系統的，那是高手要做的事情。不過(guò)這些東西，可以作為我們對某些細節的查漏補缺的參考。⑶、以能用起來(lái)，解決問(wèn)題為指導原則在工作中，需要的更多的是一種解決問(wèn)題的工程性思維，所以很多時(shí)候，我們能掉包解決問(wèn)題，就沒(méi)必要自己造輪子。舉個(gè)例子，boss要去機場(chǎng)，那我只要會(huì )開(kāi)車(chē)，驅車(chē)把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造車(chē)輪，怎么造發(fā)動(dòng)機，怎么造電瓶。。。。。。當然，如果我們學(xué)有余力，能深入，肯定是只好不壞。但還是那句話(huà)，開(kāi)始的時(shí)候，不眉毛胡子一把抓。⑷、沒(méi)有什么牛逼的事情是能夠速成的，越是底層的、收益周期越長(cháng)的技能越是這樣?！按蟮郎跻?，而人好徑，終為所誤”。我們總會(huì )在踩了無(wú)數的坑后，才恍然大悟：捷徑往往是最長(cháng)的彎路。學(xué)習一門(mén)領(lǐng)域的知識，對于普通人人在短時(shí)間內從0到1入個(gè)門(mén)，倒是不難，但是從1到10，到100，進(jìn)階為高手，沒(méi)有長(cháng)時(shí)間的投入和刻意練習，無(wú)異于癡人說(shuō)夢(mèng)。就是以上這些，希望你能有所收獲。

就拿大數據說(shuō)話(huà)，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開(kāi)IT行業(yè)的新大門(mén)，找到適合自己的培訓機構，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)和系統的學(xué)習。