Python人工智能學習線路

Python有非常多優(yōu)秀的深度學習庫可用，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，基本上機器學習中對數(shù)據(jù)的爬取(scrapy)、對數(shù)據(jù)的處理和分析(pandas)、對數(shù)據(jù)的繪圖(matplotlib)和對數(shù)據(jù)的建模(sklearn)在Python中全都能找到對應的庫來進行處理。下面我們介紹下python人工智能學習線路。

現(xiàn)在大部分深度學習框架都支持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)質的文檔、豐富的AI庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。

尤其是Python中的機器學習，實現(xiàn)了人工智能領域中大量的需求。

那學習Python+人工智能需要學習哪些知識呢?python人工智能學習線路是什么樣呢？

第一階段：Python基礎。能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫。

第二階段：Web基礎開發(fā)。能夠使用面向對象的程序設計方法, 基于Linux操作系統(tǒng)開發(fā)多任務的網(wǎng)絡程序開發(fā)。

第三階段：Web-Django框架與項目。

1、能夠開發(fā)主流Web網(wǎng)站，并掌握常見的技術要點;

2、根據(jù)實際問題設計出相應數(shù)據(jù)庫表。

第四階段：Web-Flask框架與項目。

1、高并發(fā)全功能的Web網(wǎng)站開發(fā);

2、提升數(shù)據(jù)處理響應速度，靈活運用緩存。

第五階段：人工智能機器學習編程。

1、利用學習到的科學計算庫對收集到的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)基本處理，使其符合機器學習算法模型;

2、利用學習到的機器學習算法解決部分實際問題。

第六階段：人工智能機器學習編程。

1、能夠實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的算法不同場景應用;

2、能夠根據(jù)推薦場景業(yè)務流完成推薦業(yè)務開發(fā)。

這是一個層層遞進式人工智能+Python學習大綱，能幫助學員順利的進階到人工智能的相關學習中來，如果想了解更多更全面的內容可以訪問下傳智播客人工，可以咨詢按鈕，咨詢python課程咨詢老師。