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  • python人工智能学习

    2018-10-10 18:59:02
    本文介绍python的初级应用,目的在于对初学者有帮助,
  • python AI 深度学习

    2017-11-09 09:59:38
    python AI 深度学习 史上最全面资料 java 从基础到精通应有尽有
  • python人工智能学习需要学什么?

    千次阅读 2021-03-19 17:51:51
    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...

    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。

    python人工智能学习需要学什么?

    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。

    在对此已经熟练之后,你需要学习数据处理相关的 Python 工具库:

    NumPy

    NumPy 提供了许多数学计算的数据结构和方法,较 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大简化了矩阵运算。

    Pandas

    基于 NumPy 实现的数据处理工具。提供了大量数据统计、分析方面的模型和方法。一维的 Series,二维的 DataFrame 和三维的 Panel 是其主要的数据结构。

    SciPy

    进行科学计算的 Python 工具包,提供了诸如微积分、线性代数、信号处理、傅里叶变换、曲线拟合等众多方法。

    Matplotlib

    Python 最基础的绘图工具。功能丰富,定制性强,几乎可满足日常各类绘图需求,但配置较复杂。

    只要你用 Python 和数据打交道,就绕不开以上这几个库,所以务必学习一下。

    而在此之后,你就需要根据自己的具体方向,选择更专业的工具包进行研究和应用。

    Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有:

    Scikit-Learn

    Scikit-Learn 是用 Python 开发的机器学习库,其中包含大量机器学习算法、数据集,是数据挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib,可直接通过 pip 安装。

    TensorFlow

    TensorFlow 最初由 Google 开发,用于机器学习的研究。TensorFlow 可以在 GPU 或 CPU 上运行,在深度学习领域表现优异。目前无论是在学术研究还是工程应用中都被广泛使用。但 TensorFlow 相对来说更底层,更多时候我们会使用基于它开发的其他框架。

    Theano

    Theano 是成熟而稳定的深度学习库。与 TensorFlow 类似,它是一个比较底层的库,适合数值计算优化,支持 GPU 编程。有很多基于 Theano 的库都在利用其数据结构,但对于开发来说,它的接口并不是很友好。

    Keras

    Keras 是一个高度模块化的神经网络库,用 Python 编写,能够在 TensorFlow 或 Theano 上运行。它的接口非常简单易用,大大提升了开发效率。

    Caffe

    Caffe 在深度学习领域名气很大。它由伯克利视觉和学习中心(BVLC)和社区贡献者开发,具有模块化、高性能的优点,尤其在计算机视觉领域有极大的优势。Caffe 本身并不是一个 Python 库,但它提供了 Python 的接口。

    PyTorch

    Torch 也是一个老牌机器学习库。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch,DeepMind 在被谷歌收购之前用的也是 Torch(后转为 TensorFlow),足见其能力。但因 Lua 语言导致其不够大众。直到它的 Python 实现版本 PyTorch 的出现。

    MXNet

    亚马逊 AWS 的默认深度学习引擎,分布式计算是它的特色之一,支持多个 CPU/GPU 训练网络。

    借助这些强大的工具,你已经可以使用各种经典的模型,对数据集进行训练和预测。但想成为一名合格的人工智能开发者,仅仅会调用工具的 API 和调参数是远远不够的。

    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。

    所以你想要进入这个领域,除了编程技能外,数学基础必不可少,然后还要去了解数据挖掘、机器学习、深度学习等知识。

    这不是条几个月就能速成的路,但坚持下去一定会有所收获。

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  • 学习知识点 01 Python第一个程序 02 条件控制语句和循环语句 03 容器类型 04 函数 05 文件操作 06 面向对象 07 异常处理 08 模块和包 掌握的核心技术 1、掌握Python基础语法,具备基础的编程能力; 2、...

    一、Python基础

    学习知识点

    01 Python第一个程序

    02 条件控制语句和循环语句

    03 容器类型

    04 函数

    05 文件操作

    06 面向对象

    07 异常处理

    08 模块和包

    掌握的核心技术

    1、掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;

    2、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

    学后能做什么

    能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写

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    二、Python高级

    学习知识点

    01 Linux命令

    02 网络编程

    03 多任务编程

    04 正则表达式

    05 html与css

    06 JavaScript

    07 jQuery

    08 数据库编程

    09 Python语法进阶

    10 静态Web服务器

    11 mini-Web框架

    掌握的核心技术

    1、能够熟练使用Linux操作系统;

    2、掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信;

    3、掌握程序设计开发中多任务实现方式;

    4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术,熟练编写各种数据库操作SQL语句,并能够进行Python与MySQL之间的数据交互;

    5、掌握Python中的re模块的使用,能够实现对字符串进行复杂模式匹配;

    6、掌握Web服务器的工作流程,以及Web框架的实现原理。

    学后能做什么

    能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发

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    三、Web-Django框架与项目

    学习知识点

    01 Django框架

    02 项目:电商项目-前台

    03 项目:电商项目-MIS系统

    掌握的核心技术

    1、掌握Python Web主流框架-Django的使用;

    2、可根据Web框架设计,开发对应的数据库;

    3、可根据业务流程图,开发Web网站的前后台业务。

    学后能做什么

    1、能够开发主流Web网站,并掌握常见的技术要点;

    2、根据实际问题设计出相应数据库表。

    学习视频

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    四、Web-Flask框架与项目

    学习知识点

    01 项目部署

    02 Flask框架

    03 项目:Python强力项目-仿头条

    掌握的核心技术

    1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用;

    2、掌握常见的性能优化技术;

    3、缓存服务器的操作和设计;

    4、异步任务的实现

    学后能做什么

    1、高并发全功能的Web网站开发;

    2、提升数据处理响应速度,灵活运用缓存。

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    五、人工智能机器学习编程

    学习知识点

    01 机器学习(科学计算库篇)

    02 机器学习(算法篇)

    掌握的核心技术

    1、掌握数据挖掘基础工具使用;

    2、掌握机器学习中处理数据方法;

    3、理解常见机器学习算法原理。

    学后能做什么

    1、利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理,使其符合机器学习算法模型;

    2、利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。

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    六、人工智能基于大数据的推荐系统项目

    学习知识点

    01 推荐系统项目理论课

    02 推荐系统项目Lambda大数据开发

    03 推荐系统项目开发

    掌握的核心技术

    1、掌握推荐系统的工作原理和实现流程;

    2、掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景;

    3、掌握Lambda大数据相关基础;

    4、可实现基于大数据框架的推荐系统搭建;

    5、能够基于推荐业务流完成系统搭建。

    学后能做什么

    1、能够实现推荐系统的算法不同场景应用;

    2、能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。

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    七、数据分析

    学习知识点

    01 BI理论

    02 数据可视化

    03 项目实战

    掌握的核心技术

    1、熟悉常用数据挖掘算法与模型,熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法;

    2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具;

    3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。

    学后能做什么

    1、对企业异常数据进行深入分析,对业务风险指标进行跟踪分析及优化;

    2、搭建业务监控体系,及时发现、排查业务问题,并能提出有效的解决策略或方案;

    3、配合项目计划,负责建模驻场项目,完成数据分析需求及任务;

    4、通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。

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    项目实战

    学习知识点

    01 BI理论

    02 数据可视化

    03 项目实战

    掌握的核心技术

    1、熟悉常用数据挖掘算法与模型,熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法;

    2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具;

    3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。

    学后能做什么

    1、对企业异常数据进行深入分析,对业务风险指标进行跟踪分析及优化;

    2、搭建业务监控体系,及时发现、排查业务问题,并能提出有效的解决策略或方案;

    3、配合项目计划,负责建模驻场项目,完成数据分析需求及任务;

    4、通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。

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  • 使用python实现了各种机器学习的算法,也有通过tensorflow实现CNN
  • python+人工智能学习线路

    千次阅读 2019-04-18 15:57:51
    小白学Python最苦恼的是路线怎么走,怎样才不会走弯路,这里分享一份Python+人工智能学习方案及目标。感兴趣的可以看看。 第一阶段 Python核心编程 学习内容技术要点 计算机组成原理认识操作系统以及操作系统...

    小白学Python最苦恼的是路线怎么走,怎样才不会走弯路,这里分享一份Python+人工智能的学习方案及目标。感兴趣的可以看看。

    第一阶段

    Python核心编程

    学习内容技术要点

    计算机组成原理认识操作系统以及操作系统的作用、认识 Python及了解Python发展历史

    Python开发环境Python开发环境的搭建、Sublime 使用、Python交互式终端使用、IPython交互式终端使用、Pycharm使用

    Python变量变量以及变量的类型、标识符和关键字、变量名命名方式、算数运算符、变量数据类型转换、输入和输出、注释

    逻辑控制语句if语句基本格式、if…else…语句、if…elif..else语句、逻辑运算符、比较关系运算符、运算符优先级、while循环语法格式、while嵌套应用、break的用法、continue的用法

    高级变量类型列表概念及操作、元组概念及操作、字典概念及操作、字符串概念及操作、集合概念及操作、for循环及for…else用法

    函数应用函数的基本语法、函数执行流程、文档注释、带参数的函数、带返回值的函数、函数的嵌套调用、匿名函数、递归函数、局部变量和全局变量、引用

    文件操作文件的概念、文件的打开与关闭、文件读写, 以及文件定位读写、文件、目录相关操作

    面向对象面向对象介绍、类和对象的概念、魔术方法的意义及作用、对象成员的访问控制权限、继承的概念及意义、继承、多层继承和多继承、多态的概念以及应用、类属性和实例属性、实例方法、类方法、静态方法、设计模式: 单例模式

    异常处理理解异常的作用、捕获异常、异常的传递规则、自定义异常

    模块和包模块和包的概念、__all__的用法、import语句用法、from...import...用法、from...import * 用法

    项目: 飞机大战pygame介绍、界面搭建、键盘事件检测、显示飞机、

    控制飞机、飞机发射子弹、显示敌机、敌机移动规则、敌机发射子弹、碰撞检测、面向对象完成代码封装

    如果你在学习Python的过程当中有遇见任何问题,可以加入我的python交流学习qq群:250933691,多多交流问题,互帮互助,群里有不错的学习教程和开发工具。学习python有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业),可以随时来咨询我,如果你想学习大数据开发技术,也欢迎加入大数据学习交流qq群458345782,每天与大家分享学习资源哦。

    可掌握的核心能力:

    1. 掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力;

    2. 建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

    可解决的现实问题:

    能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。

    市场价值:

    具备最基本的编程思维, 掌握基础的Python编程技术, 能够完成较小程序的开发,尚达不到企业的用人标准。

     

    第二阶段

    Python和Linux高级编程

    学习内容技术要点

    Linux系统应用Linux发展历史、Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、常用ssh/ftp服务器安装与配置、vi/vim编辑器使用

    网络编程网络通信技术介绍、IP地址介绍、端口概念介绍、基于UDP通信技术相关接口、基于TCP通信技术相关接口、TCP3次握手和4次挥手概念、TCP/IP协议概念

    并发编程并发技术介绍、多线程并发技术相关接口、线程同步与互斥锁、线程同步与互斥锁、死锁介绍、进程的概念以及状态、多进程并发技术相关接口、进程间通信技术、进程池概念及应用、迭代器及生成器概念及语法、协程并发技术介绍、yield关键字用法、协程-greenlet介绍与使用、协程-gevent介绍与使用

    正则表达式正则表达式理论知识、正则表达式语法规则、re模块的使用

    数据库编程数据库理论知识、MySQL数据库基本使用、MySQL查询、MySQL与Python的交互、MySQL高级话题、SQL-分组查询、SQL-分页查询、SQL-连接查询、自关联、SQL-子查询、Python与MySQL的交互、MySQL视图、MySQL事务、MySQL索引、MySQL用户管理

    Python语法进阶GIL(全局解释器锁)、深拷贝和浅拷贝话题、私有化、import模块导入问题剖析、再议封装、继承、多态、多继承以及MRO顺序、回顾静态方法、类方法、property属性讲解与应用、魔术方法与属性、with上下文管理器、

    面向对象程序设计强化理解、闭包、装饰器

    项目:web服务器通信过程、HTTP协议、web服务器实现

    mini-web服务器

    项目:WSGI协议、Mini-web框架实现

    mini-web框架

    可掌握的核心能力:

    1.能够熟练使用Linux操作系统;

    2.掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信;

    3.掌握程序设计中处理并发相关技术,并能够编写支持高并发量的网络程序;

    4.能够熟练掌握MySQL操作相关技术,熟练编写各种数据库操作SQL语句,并能够进行Python与MySQL之间的数据交互;

    5.掌握正则表达式语法规则以及Python处理正则表达式的re模块,能够实现对字符串进行复杂模式匹配;

    6.掌握web服务器的工作流程,以及web框架的实现原理。

    可解决的现实问题:

    能够使用面向对象的程序设计方法,基于Linux操作系统进行高并发量的网络程序开发。

    市场价值:

    熟练掌握Python技术和常见网络协议,可满足企业开发的初级需求,根据市场反馈数据看,薪资普遍在6000-8000元/月。

    第三阶段

    前端开发

    学习内容技术要点

    html与csshtml概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、相对地址与绝对地址、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格、定位、css权重

    JavaScript变量、数据类型及基本语法规范、函数、条件语句、获取元素方法及操作元素、事件属性及匿名函数、综合实例、数组及操作方法、循环语句、字符串及操作方法、调试程序的方法、定时器、变量作用域、封闭函数

    jQueryjquery选择器、jquery样式操作、绑定click事件、jquery动画、jquery特殊效果、jquery链式调用、jquery属性操作、jquery循环、jquery事件、表单验证、事件冒泡及事件委托、Dom操作、javascript对象、json和ajax请求

    Vue.js框架vue.js简介及基本概念、Vue.js模板语法、计算属性和侦听属性、Class与Style绑定、条件渲染、列表渲染、事件处理、表单输入绑定、过滤器、实例生命周期、数据交互、ES6语法、vue组件、vue单文件组件、vue组件开发自动化工具、生成vue单页面应用项目目录、组件嵌套、路由、数据请求及跨域、打包上线

    可掌握的核心能力:

    1、可根据UI设计,开发web网站的前端页面;

    2、PC端和移动端页面特效开发;

    3、前端页面性能优化。

    可解决的现实问题:

    1、开发常见Web网站的前端页面和移动端H5页面;

    2、跟后台进行数据通信;

    3、掌握当前市场流行的前后端分离的开发模式中所用的前端框架。

    市场价值:

    前端作为web网站开发的半壁江山,全栈工程师必备技能,8000-12000月。

    第四阶段

    Web开发

    学习内容技术要点

    Flask框架Flask框架介绍、路由定义及视图函数、Cookie及Session、Jinja2模板语言、ORM与数据库、CSRF攻击与防御、蓝图、单元测试

    项目:Redis缓存、Git源代码管理、常见web网站开发逻辑、前后端不分离模式、Flask-Session使用、图片验证码、容联云短信验证码、七牛云存储、后台新闻管理、Gunicorn+Nginx部署

    新经资讯网

    Django框架Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库操作、视图及模板、Django中间件、DjangoRESTframework

    项目:购物电商平台项目编码、前后端分离模式、RESTful接口开发、vue组件、MySQL读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、在线支付、Nginx+uWSGI部署

    美多商城

    可掌握的核心能力:

    1、可根据产品原型图,开发web网站的前端界面;

    2、可根据业务流程图,开发web网站的后台业务;

    3、可根据web框架设计,开发对应的数据库;

    4、缓存服务器的操作和设计;

    5、异步任务的实现。

    可解决的现实问题:

    1、高并发全功能的web网站开发;

    2、提供数据响应速度灵活运用缓存;

    3、根据实际问题设计出相应数据库表。

    市场价值:

    web全栈工程师,独立开发前端和后端业务,10000-20000。

    第五阶段

    数据处理

    学习内容技术要点

    爬虫入门爬虫相关工具、requests模块、数据的提取方法、xpath语法、lxml模块、多线程、多进程爬虫、线程池、协程池实现爬虫

    爬虫提高selenium实现动态网页的数据抓取、常见的反爬措施、mongodb数据库的基本使用、mongodb数据库的高级查询、mongodb的聚合操作、mongodb的索引和备份恢复、mongodb和python的交互、scrapy框架、scrapy_redis的分布式组件

    项目苏*商品数据爬虫、当*商品数据爬虫、京*商品数据爬虫、亚**商品数据爬虫、

    爬虫框架开发框架的基础结构、框架核心模块的封装、框架动态模块的加载、框架实现请求去重、框架中使用线程池、协程池、框架分布式的实现、框架实现增量式爬虫功能、框架实现断点续爬功能

    电商广告推荐系统项目用户点击流日志收集、用户画像建模、推荐对象画像建模、数据实时计算平台、数据离线计算平台、推荐算法模型、协同过滤算法

    可掌握的核心能力:

    1、掌握爬虫的工作原理和实现流程;

    2、掌握通用的反反爬的机制;

    3、掌握mongodb数据库的应用;

    4、可使用基础的模块实现数据采集;

    5、可使用主流的爬虫框架实现数据采集;

    6、能够自己造轮子实现爬虫框架;

    7、掌握数据分析基本流程与步骤;

    8、掌握数据挖掘的一般过程。

    可解决的现实问题:

    1、能够实现定向抓取互联网上的海量信息;

    2、能够运用爬虫框架包括实现分布式爬虫;

    3、能够根据具体需求,实现定制的爬虫框架;

    4、能够对海量数据进行分析,根据需求挖掘数据的潜在价值。

    市场价值:

    具备互联网数据采集的爬虫开发能力,市场薪资普遍在11000-25000

    第六阶段

    人工智能

    学习内容技术要点

    数据挖掘科学计算numpy、pandas、数据可视化matpalotlib、金融数据的分析和处理

    机器学习特征工程、监督学习分类算法、监督学习回归算法、

    非监督学习、Scikit-learn使用、模型选择与调优

    项目:量化交易历史数据、实时数据、股票数据指标、

    多因子模型、量化交易策略、回测框架

    深度学习TensorFlow框架开发;TensorflowIO操作;神经网络基础、全连接神经网络实现;卷积神经网络网络与实现;项目案例:验证码识别

    图像识别边缘检测;对象识别;特征点检测;分类检测训练

    语音识别读取音频数据;语音特征提取;语音信号生成;语音识别器

    可掌握的核心能力:

    1、掌握数据挖掘基础工具使用;

    2、掌握数据挖掘处理数据方法;

    3、了解常见机器学习算法原理;

    4、根据量化交易规则设计策略;

    5、掌握深度学习算法和框架;

    6、图像识别、检测的实现。

    可解决的现实问题:

    1、从数据支持到策略开发;

    2、实现自动交易策略;

    3、深度学习模型的训练过程;

    4、图像识别、检测任务。

    市场价值:

    具备可对数据进行初步分析和挖掘,进行机器学习建模或深度学习训练,根据市场反馈数据看,薪资普遍在15000-30000。

    以上,我是网络的搬运工,只找干货,如果说你能将这些都了解以及熟练那么你已经是大牛而不是小白啦。

    如果你在学习Python的过程当中有遇见任何问题,可以加入我的python交流学习qq群:250933691,多多交流问题,互帮互助,群里有不错的学习教程和开发工具。学习python有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业),可以随时来咨询我,如果你想学习大数据开发技术,也欢迎加入大数据学习交流qq群458345782,每天与大家分享学习资源哦。

     

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  • Python人工智能的深度学习,帮助学习者理解问题,挖掘潜能。
  • 黑马程序员的这套Python学习路线图是2020最新版的,是根据企业招聘的要求不断更新的学习路线图,对之前的Pyhton学习路线图做了一些调整和改变,想要用Python爬虫或者深度学习人工智能的看这套Python学习路线图就行了...

    Python学习路线图网上有很多版本,黑马程序员的这套Python学习路线图是2020最新版的,是根据企业招聘的要求不断更新的学习路线图,对之前的Pyhton学习路线图做了一些调整和改变,想要用Python爬虫或者深度学习人工智能的看这套Python学习路线图就行了。这套Python学习路线图一共分为五个阶段:从Python基础到高级,从Web-Django框架项目到Web-Flask框架项目,最后到人工智能的学习。

    这五个阶段的学习教程在黑马程序员视频库中可以找到对应的教程,不仅能教你学会Python爬虫,还有零基础学习人工智能的教程。

    黑马程序员  Python学习路线图

    第一阶段:Python学习路线图–Python基础

    此阶段的学习目标:

    能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。

    此阶段的市场价值:

    具备最基本的编程思维, 掌握基础的Python编程技术, 能够完成较小程序的开发,尚达不到企业的用人标准。

    此阶段的重点知识:

    • 掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力;
    • 建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

    第二阶段:Python学习路线图–Python高级

    此阶段的学习目标:

    能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。

    此阶段的市场价值:

    熟练掌握Python技术和常见网络协议, 可满足企业开发的初级需求。

    此阶段的重点知识:

    • 熟练使用Linux操作系统;
    • 掌握网络编程相关技术, 能够实现网络间数据通信;
    • 掌握程序设计开发中多任务实现方式;
    • 熟练掌握MySQL操作相关技术, 熟练编写各种数据库操作SQL语句, 并能够进行Python与MySQL之间的数据交互;
    • 掌握Python中的re模块的使用, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配;
    • 掌握Web服务器的工作流程, 以及Web框架的实现原理。

    第三阶段:Python学习路线图–Web-Django框架与项目

    此阶段的学习目标:

    • 能够开发主流Web网站,并掌握常见的技术要点;
    • 根据实际问题设计出相应数据库表。

    此阶段的市场价值:

    Web全栈工程师,独立开发前端和后端业务。

    此阶段的重点知识:

    • 掌握Python Web主流框架-Django的使用;
    • 可根据Web框架设计,开发对应的数据库;
    • 可根据业务流程图,开发Web网站的前后台业务。

    第四阶段:Python学习路线图–Web-Flask框架与项目

    此阶段的学习目标:

    • 高并发全功能的Web网站开发;
    • 提升数据处理响应速度,灵活运用缓存。

    此阶段的市场价值:

    Web全栈工程师,独立开发前端和后端业务。

    此阶段的重点知识:

    • 掌握Python Web主流框架-Flask的使用;
    • 掌握常见的性能优化技术;
    • 缓存服务器的操作和设计;
    • 异步任务的实现。

    第五阶段:Python学习路线图–人工智能机器学习编程

    此阶段的学习目标:

    • 利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理,使其符合机器学习算法模型;
    • 利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。

    此阶段的市场价值:

    具备可对数据进行初步分析和挖掘,进行机器学习建模或深度学习训练。

    此阶段的重点知识:

    • 掌握数据挖掘基础工具使用;
    • 掌握机器学习中处理数据方法;
    • 理解常见机器学习算法原理。
    展开全文
  • EasyAI是一个纯 Python 编写的人工智能框架,用于双人对弈类游戏,如 Tic Tac Toe、Connect 4、Reversi 等。它可以轻松地定义游戏机制,并与电脑进行对战。
  • 利用人工智能的最新进展来预测股市走势
  • 使用Python3、TensorFlow1.9和Keras2.2
  • 视频内容见http://bbs.vxia.net/thread-1148-1-1.html 麦子学院特价:2999元
  • AI-人工智能+python.zip

    2021-03-12 13:39:27
    基于持续学习的语义理解预训练框架,使用多任务学习增量式构建预训练任务
  • Python全栈+人工智能学习路线

    千次阅读 2020-01-09 15:00:35
    2019最新Python全栈+人工智能学习路线升级版全面涵盖前端、后端、爬虫、数据挖掘、人工智能等课程(课程大纲+视频教程+网盘资源下载)! https://www.cnblogs.com/coffees/p/11268940.html 学习路线四大亮点: 1...
  • python实现AI五子棋

    2019-04-14 06:55:29
    这是我写的一个基于神经网络的五子棋程序,用python3写的,需要配置tensorflow才能使用
  • 12G人工智能(深度学习+机器学习+算法)与Python相关教程资源、知识图谱、面试宝典、行业报告、实战项目等干货资料 (好东西太多了,以下是部分截图  ) 福利领取方式 以上福利 统统免费 送给大家 长按识别下方...
  • 深度学习将是未来相当长一段时间内引领很新这一波人工智能浪潮的前沿技术。而Deep Learning这本书将会成为人们从事人工智能研究和构建深度学习产业应用及智能化社会框架的绝好理论抓手。在新智元的牵头下,我与业内...
  • 由于Python具有強大的延展性,可以很容易的与別人分享自己所写的程序代码,因此也很容易汇入各式各样別人的程序代码。许多可以分享的案例,包括Python本身所提供的标准案例,通称为模组(Module)或程式庫(Library)。...
  • python 机器学习实践

    2018-01-30 14:16:10
    python实现机器学习算法:包括XGBOOST、聚类,常用的二分类算法:LR等,还有神经网络相关的算法:DNN等。
  • Universe: 一个人工智能AI训练和测量平台。Universe。它是一个非常庞大的人工智能训练场,在这里,人工智能系统能够玩游戏、浏览网页。
  • 为何人工智能(AI)首选Python?读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java...
  • 第1章 机器学习概述第2章 回归模型第3章 分类模型第4章 聚类和相似度模型第5章 推荐系统第6章 深度学习 下载地址:百度网盘
  • python人工智能预测房价

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