不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網圍繞的時代里，選擇python人工智能基礎學習，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：python人工智能學習需要學什么？，最強整理Python學習路線圖（內含大綱+視頻+工具+書籍+面試），零基礎要怎么學習Python人工智能呢？??。

1.python人工智能學習需要學什么？

有不少同學學習 Python 的原因是對人工智能感興趣，有志于從事相關行業(yè)。今天我們來聊聊這個方向所需要的一些技能。python人工智能學習需要學什么？這里我們主要談論的是編程技能。如果你打算采用 Python 作為主要開發(fā)語言（這也是目前人工智能領域的主流），那么 Python 的開發(fā)基礎是必須得掌握的，這是一切基于 Python 開發(fā)的根基。你得對 Python 的基本語法、數據類型、常見模塊有所了解，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。在對此已經熟練之后，你需要學習數據處理相關的 Python 工具庫： 提供了許多數學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 大大簡化了矩陣運算。Pandas基于 NumPy 實現(xiàn)的數據處理工具。提供了大量數據統(tǒng)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進行科學計算的 Python 工具包，提供了諸如微積分、線性代數、信號處理、傅里葉變換、曲線擬合等眾多方法。 最基礎的繪圖工具。功能豐富，定制性強，幾乎可滿足日常各類繪圖需求，但配置較復雜。只要你用 Python 和數據打交道，就繞不開以上這幾個庫，所以務必學習一下。而在此之后，你就需要根據自己的具體方向，選擇更專業(yè)的工具包進行研究和應用。Python 在人工智能方面最有名的工具庫主要有：Scikit--Learn 是用 Python 開發(fā)的機器學習庫，其中包含大量機器學習算法、數據集，是數據挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 ，可直接通過 pip 安裝。 最初由 Google 開發(fā)，用于機器學習的研究。 可以在 GPU 或 CPU 上運行，在深度學習領域表現(xiàn)優(yōu)異。目前無論是在學術研究還是工程應用中都被廣泛使用。但 相對來說更底層，更多時候我們會使用基于它開發(fā)的其他框架。 是成熟而穩(wěn)定的深度學習庫。與 類似，它是一個比較底層的庫，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，但對于開發(fā)來說，它的接口并不是很友好。 是一個高度模塊化的神經網絡庫，用 Python 編寫，能夠在 或 Theano 上運行。它的接口非常簡單易用，大大提升了開發(fā)效率。 在深度學習領域名氣很大。它由伯克利視覺和學習中心（BVLC）和社區(qū)貢獻者開發(fā)，具有模塊化、高性能的優(yōu)點，尤其在計算機視覺領域有極大的優(yōu)勢。Caffe 本身并不是一個 Python 庫，但它提供了 Python 的接口。 也是一個老牌機器學習庫。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 ），足見其能力。但因 Lua 語言導致其不夠大眾。直到它的 Python 實現(xiàn)版本 PyTorch 的出現(xiàn)。MXNet亞馬遜 AWS 的默認深度學習引擎，分布式計算是它的特色之一，支持多個 CPU/GPU 訓練網絡。借助這些強大的工具，你已經可以使用各種經典的模型，對數據集進行訓練和預測。但想成為一名合格的人工智能開發(fā)者，僅僅會調用工具的 API 和調參數是遠遠不夠的。Python 是人工智能開發(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習（Machine Learning）和深度學習。而它們的基礎是數學（高等數學/線性代數/概率論等），編程是實現(xiàn)手段。所以你想要進入這個領域，除了編程技能外，數學基礎必不可少，然后還要去了解數據挖掘、機器學習、深度學習等知識。這不是條幾個月就能速成的路，但堅持下去一定會有所收獲。

2.最強整理Python學習路線圖（內含大綱+視頻+工具+書籍+面試）

一、Python學習路線圖—流程篇：Python 培訓后職業(yè)發(fā)展路徑Python 學習路線圖二、Python學習路線圖—視頻篇*階段、Python基礎Python教程_600集Python從入門到精通教程（懂中文就能學會）_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-年匠心之作python入門教程系列從0到1學會編程_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-前端開發(fā)web前端開發(fā)必會的技能，從零基礎入門到精通_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili第四階段、Web開發(fā)Django視頻教程_Django入門視頻教程|黑馬程序員 提取碼：3fdh 第五階段、爬蟲開發(fā) 第七階段、數據挖掘與數據分析4天快速入門Python數據挖掘第八階段、人工智能最簡單快速入門Python機器學習 提取碼：cbp9 想找資源同學，可以直接，關注“黑馬程序員視頻庫”公眾號回復關鍵詞“領取資源04”即可自行領取四. 工具篇--軟件Python編程軟件01、安裝教學環(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其他編程相關軟件01、火狐瀏覽器Windows版02、火狐瀏覽器Mac版03、教學用屏幕共享軟件Windows版04、教學用屏幕共享軟件Mac版05、谷歌瀏覽器06、文件搜索利器-1.2.1.37107、局域網通信軟件飛秋08、虛擬機軟件_full09、Linux版MySQL10、Windows版MySQL11、數據庫客戶端Navicat12、自動化測試、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籍　1、《像計算機科學家一樣思考Python》　　以計算機科學家一樣的思維方式來理解Python語言編程，實用的學習指南，適合沒有Python編程經驗的程序員閱讀，本書的第2版與第1版相比，做了很多更新，將編程語言從Python 2升級成Python 3　　2、《Python編程快速上手》　　面向實踐的Python編程實用指南。本書的目的，不僅是介紹Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。　　3、《流暢的Python》　　Python開發(fā)一線近20年的Luciano Ramalho執(zhí)筆，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖擔綱技術審稿人，從語言設計層面剖析編程細節(jié)，兼顧Python 3和Python 2，告訴你Python中不親自動手實踐就無法理解的語言陷阱成因和解決之道，教你寫出風格地道的Python代碼?！　?、《Python編程：從入門到精通》　　針對所有層次的Python 讀者而作的Python入門書，理論與實踐相結合，前面部分是基礎知識，后面有實戰(zhàn)項目幫助你更好的運用這些知識?！　?、《Python自然語言處理》　　提供了非常易學的自然語言處理入門介紹，該領域涵蓋從文本和電子郵件預測過濾，到自動總結和翻譯等多種語言處理技術。本書針對Python 3和NLTK 3進行了更新，而且書中準備了充足的示例和練習?！　?、《Python游戲編程快速上手》　　通過編寫一個個小巧、有趣的游戲來教授Python編程，并且采用直接展示游戲的源代碼并通過實例來解釋編程的原理的方式。

3.零基礎要怎么學習Python人工智能呢？

轉行零基礎學Python編程開發(fā)難度大嗎？從哪學起？近期很多小伙伴問我，如果自己轉行學習Python，完全0基礎能否學會呢？Python的難度到底有多大？今天，小千就來為大家詳細解讀一下這個問題。1學習Python難嗎？首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發(fā)程序，都是為了讓計算機干活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等，而計算機干活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，*都得“翻譯”成CPU可以執(zhí)行的機器指令。而不同的編程語言，干同一個活，編寫的代碼量，差距也很大。比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。所以Python是一種相當高級的語言。是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，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的，所以，高級程序語言不等于簡單。但是，對于初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。2我0基礎學Python可以嗎？我贊成把Python作為入門語言：1、語法簡單明了。*門語言，其實就是語法+Flow control（控制），而Python的語法簡單，代碼可讀性高，容易入門。2、Python的哲學是「做一件事情應該只有一種*的方法」，對于初學者規(guī)范自己的學習有很大的幫助，同時也幫助初學者能夠讀懂其他人的代碼。3、養(yǎng)成良好的習慣。Python對于代碼的要求嚴謹，特別是縮進（），對于初學者養(yǎng)成良好的代碼習慣很有幫助。4、Python的語法設計非常優(yōu)秀，思想也比較現(xiàn)代，可以更快的理解現(xiàn)代編程語言的一些思想。5、Python仍然是傳統(tǒng)基于Class的OO，和Java、C#、Ruby一樣，比較大眾。從Python去學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免費的書很多（英文），可以找到許多資料啃。同時（國外）社區(qū)比較集中，有問題可以向高手問。8、Python在其他領域，比如科學計算等等有廣泛的運用，對于學一門語言作為工具來說，Python很合適。3如何學Python？1、選擇好方向我要學習Python的目的不是為了解這門語言，而是為了要學會運用這門語言來解決問題。但Python的應用方向，實在太廣了。在Python基礎知識學完之后，如果應用方向不同，要學習的東西也會大不同。我不能說我要做web開發(fā)，學完Python基礎知識，跑去學numpy、pandas等知識；也不能說我要用Python做數據分析，學完Python基礎知識，然后就跑去學django、flask框架。這個道理，就跟我們想要去泰國旅行，肯定不會買去日本的機票一樣，很簡單。但是我們不得不承認，還是會有人犯迷糊，上來就開干。我學習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”這個流程中每個環(huán)節(jié)，是數據分析的利器，話說這風騷的操作，也是沒誰了。2、規(guī)劃好路徑當我確定好方向后，下一步驟就是順著這個方向，建立好我自己的學習路徑地圖。這個路徑是一個系統(tǒng)性的邏輯主線，這個主線會讓我知道每個部分需要完成的目標是什么，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然后每學習一個部分，我就能夠有一些實際的成果輸出，利用成果產出來形成正向刺激，激勵后續(xù)的學習。而且，如果我們身在職場，大多時候我們是沒有很大塊的時間來集中學習的。我們的學習時間被分割在了一些碎片化的時間里。在碎片化的時間里，系統(tǒng)性的學習一門知識，更需要有一個貫穿前后，系統(tǒng)的邏輯主線，來串聯(lián)所有相關碎片化的時間的學習。當我確定好學習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”這個路徑，給自己建立了學習地圖：1、Python基礎知識2、爬蟲基本知識+sql3、。。。（按自己需求選擇）3、對基本概念建立認知Python是我學習的*門編程語言，我在開始學習Python的時候，是一個連什么是字符串都不知道小白。所以對我來說，最重要的開始是，首先對這一領域的基本概念建立認知！事實上，對一門領域完全零基礎的人，想要開始學習它的話，真正重要的工作是先對這門領域的基本概念建立認知。比如我在看到教程中有句話是“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開始，很多人都不在意，不知道是大家都天賦異稟，覺得不屑于提起這基礎的步驟，還是很多人已經忘記了從小白一路走過來的痛苦和掙扎。人是會篡改記憶的，會認為現(xiàn)在擁有的都是輕松獲得的，但真實的經歷永遠都是坎坷曲折的。所以網上一些教程典型的通病就是，教學者用一個我們不懂的概念去解釋另一個我們不懂的概念，然后我們還是不懂。因為教學者提前預設了作為0基礎的我們的立場：已經有其他編程語言基礎，只是沒有接觸Python。但其實，對真正如我一樣的0基礎的小白來說，大多時候，Python是我們學習的*門編程語言。所以這個時候，對我們來說，學習Python，不僅是學習這門語言本身，還是在借著這門語言，幫我們建立對編程世界的一些基本概念的認知。當我入了門之后，就是順著在第二步建立的學習路徑，一路升級打怪，畢竟，我的征途是星辰大海！4、*學習中需要注意的問題⑴、一開始絕不陷入底層原理和細枝末節(jié)的糾纏這個坑，是把我坑的最深的坑。舉個例子，我學到函數的時候，我在開始的時候只需要學會怎么定義函數，怎么調用函數這些基礎知識，完全不需要一開始就深入到研究函數參數的傳遞規(guī)則，到底是值傳遞，還是引用傳遞。不是說這底層知識不重要，至少在入門的時候，我們不用一上來就深入這個層面。因為知識的學習，是一個線性的，從潛入深的順序。如果一開始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我們很快就會體會到“從入門到放棄”是一種什么樣的感覺。而且我們在后續(xù)的學習過程中，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習過程。⑵、*是按照系統(tǒng)性的課程或書本來學習既然在這個領域是新手，先接受一個已經存在的系統(tǒng)，再在上面修修改改，是最適合的方案。作為新手，根據我的經驗，我認為*的老師，是一套成體系的課程或書本。網上的文章或帖子，其實非常不適合充當我們系統(tǒng)性的學習一門知識的教材，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(tǒng)的，那是高手要做的事情。不過這些東西，可以作為我們對某些細節(jié)的查漏補缺的參考。⑶、以能用起來，解決問題為指導原則在工作中，需要的更多的是一種解決問題的工程性思維，所以很多時候，我們能掉包解決問題，就沒必要自己造輪子。舉個例子，boss要去機場，那我只要會開車，驅車把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造車輪，怎么造發(fā)動機，怎么造電瓶。。。。。。當然，如果我們學有余力，能深入，肯定是只好不壞。但還是那句話，開始的時候，不眉毛胡子一把抓。⑷、沒有什么牛逼的事情是能夠速成的，越是底層的、收益周期越長的技能越是這樣?！按蟮郎跻?，而人好徑，終為所誤”。我們總會在踩了無數的坑后，才恍然大悟：捷徑往往是最長的彎路。學習一門領域的知識，對于普通人人在短時間內從0到1入個門，倒是不難，但是從1到10，到100，進階為高手，沒有長時間的投入和刻意練習，無異于癡人說夢。就是以上這些，希望你能有所收獲。

就拿大數據說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。