學(xué)人工智能一定要學(xué)Python嗎？

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，基本上機器學(xué)習(xí)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(yīng)的庫來進行處理。

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、機器學(xué)習(xí)庫、自然語言和文本處理庫。

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

那學(xué)習(xí)Python+人工智能需要學(xué)習(xí)哪些知識呢?

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

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框架與項目。
1、能夠開發(fā)主流Web網(wǎng)站，并掌握常見的技術(shù)要點;
2、根據(jù)實際問題設(shè)計出相應(yīng)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(yīng)速度，靈活運用緩存。

第五階段：人工智能機器學(xué)習(xí)編程。
1、利用學(xué)習(xí)到的科學(xué)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(xué)習(xí)算法模型;
2、利用學(xué)習(xí)到的機器學(xué)習(xí)算法解決部分實際問題。

第六階段 人工智能機器學(xué)習(xí)編程。
1、能夠?qū)崿F(xiàn)推薦系統(tǒng)的算法不同場景應(yīng)用;

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

這是一個層層遞進式人工智能+Python學(xué)習(xí)大綱，能幫助學(xué)員順利的進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，可以咨詢按鈕，咨詢python課程咨詢老師。