大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python+ai学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python+ai学习的解答,让我们一起看看吧。
只是掌握一门Python语言,能做人工智能吗?
可以这么说,Python是一种非常适合人工开发的语言,它拥有很多强大的AI相关的库。当然,如果仅仅精通Python这种语言还是不够的,还需要掌握AI的各种相关算法。掌握了Python语言还可以从事web开发,数据分析与处理,网络爬虫等方面的工作。
只是掌握一门Python语言,就能做人工智能,我觉得有点闹。
Python作为一门编程语言,如今其魅力已经远超C#,C,C++,甚至在TIOBE编程语言排行榜上,Python曾经一度超越Java,上升至榜首位置。Python被昵称为“胶水语言”,更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端、客户端,到物联网终端,python应用无处不在,同时也是人工智能首先的编程语言。
但是很多人在选择学习Python上都有一个误区:Python=人工智能???
Python语言的应用很广,可用于开发web应用,爬虫程序,大数据,人工智能方面。Python是学习人工智能的基础,但是从事人工智能相关工作对其他能力有很高的要求:概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学当然本科微积分、线性代数是最为基础的知识。同时还要学些编程工具,像matlab,spss,C++或J***a等。
所以,只是掌握一门Python语言,不能做人工智能吗,至少不能成为一名优秀的人工智能工程师。
人工智能是一个大方向,其中涵盖了自然语言识别、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。同时,人工智能是一个典型的交叉学科,包括计算机、网络、数学、统计学、经济学、哲学等学科的综合运用,所以做人工智能研究需要一个系统的过程和多团队的协作。
Python目前在机器学习领域的应用比较多,我目前在做的智慧诊疗项目***用的就是Python,使用Python的好处一个是开发方便,另一个是调整起来也简单,在验证阶段使用Python做算法实现是一个聪明的做法。
做人工智能方面的研发不仅仅要熟悉语言的使用,更重要的一点是要对算法有一定的了解,即使只做实现方面的事情也要了解算法的具体实现过程。一般情况下,使用Python做机器学习的程序员需要有概率论、线性代数的基础,熟悉比较常见的算法,比如K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法。
Python虽然目前在大数据、人工智能领域的应用比较普遍,但其实Python是传统Web开发的三大解决方案之一,所以使用Python做Web开发也是一个不错的方向。另外Python也可以做移动端的后台实现。
人工智能是我的研究方向之一,我在头条上也写了关于Python的学习文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所帮助。
如果有关于人工智能方面的问题,也可以咨询我。
谢谢!
本人计算机专业,对人工智能略有了解,怒答一波。
其实这个问题,我的回答里有类似的,有兴趣的朋友可以去看一下。
首先,想学会python然后去做人工智能,这是不可能的事。
python只是一门语言而已,只是人工智能的一个常用工具,现在网上很多培训班说什么“学python,找人工智能工作”,完全是扯淡、骗钱的,这也是我们说的“人工智能骗子”。
稍微了解人工智能的人,应该都知道阿尔法狗吧,毕竟击败了很多顶尖围棋选手。
那么你知道阿尔法元吗?
阿尔法元是阿尔法狗的 超超超超超 级升级版,它很轻松地就击败了阿尔法狗!
谷歌当时做阿尔法狗的时候,给它输入了很多很多的围棋对战棋谱,然后一步步地训练它,这才打败了李世石,后来又打败了柯洁。
远远不够,一个成熟人工智能的程序员,应该会:
一,
1,一门脚本语言比如Python,JS……
2,C或者C++,
3,J***a类语言
二,理解数据结构和计算机常用算法
三,人工智能系列算法
四,人工智能硬件
五,计算机网络,组成[_a***_],编译原理,数据库,图形学……英语和其他…
python是人工智能吗,要如何去学?
人工智能学习就是以计算机核心课程(数学基础课、学科基础课)为学科主线,以 机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理 为学科特色,以学科交叉为***,进行相关理论知识和实践技术能力的全面培养。
人工智能不是要以Python为基础。而是Python是作为当前开发人工智能,尤其是深度学习程序,快速搭建人工智能解决方案原型的首选语言。至于人工智能程序在工业和商业场景中进行实际部署。往往还是要进一步开发C++等执行效率比较高的程序。对于性能要求不是特别高的地方,也可以用C++语言开发常用功能的程序库,而使用Python作为运维脚本,加载这些C++程序库,然后读取配置文件,执行相应的逻辑。
那人工智能学什么?人工智能需要学习的主要内容包括(引自清华大学计算机系自然语言处理实验室刘知远副教授):
(1)数学基础课:清华CS和南大AI都需要学习的有 微积分(或数学分析)、代数与几何、离散数学(或数理逻辑、图论等)、概率论。南大AI新增 最优化方法,这在清华CS为研究生课程。
(2)学科基础课:清华CS和南大AI都需要学习的有 程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、数字电路、系统控制。南大AI新增 机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理 作为学科基础课,这在清华CS均为高年级选修课或研究生课程;清华CS需要额外学习 电路原理、信号处理、操作系统、编译原理、形式语言与自动机,这些被南大AI列为专业选修课。
(3)专业选修课:南大AI设立了很多AI相关的专业选修课,如 自动规划、概率图模型、强化学习、神经网络、深度学习等,在清华CS均为人工智能方向研究生课程;而南大AI设立的很多认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程,在清华则分散在各院系开设的课程。
学习人工智能要主动参与科研工作的全过程,树立专业志趣,培养独立学习的能力、自我学习的习惯、提出问题的意识、以及独立解决开放问题的能力。
现在最火的深度学习,属于机器学习,而机器学习又是人工智能的一个分支领域。
就说深度学习吧,深度学习在图像识别、语音识别、翻译等领域,人工智能基本具备人的识别能力甚至超越了人类(当然深度学习在推理和认知等方面仍十分欠缺),基于这些能力应用到了很多场景,如医疗、公共安全等。
深度学习主要模型有的CNN,RNN,Autoencoder,GAN,Reinforcement Learning。学习和应用这些不同的神经网络模型,有TensorFlow 、PyTorch、MXNet等很多开发框架,可以***用C++,Lua语言,Python语言。
而当前全世界人工智能、机器学习的首选语言确实就是Python。python 是一门兼具简单与功能强大的编程语言,它专注于如何解决问题、自由开放的社区环境以及丰富的第三方库,无需浪费时间去造轮子,各种Web框架、爬虫框架、数据分析框架、机器学习框架应有尽有,拿来即用。
到此,以上就是小编对于python+ai学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python+ai学习的2点解答对大家有用。