不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python人工智能基础学习，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：python人工智能学习需要学什么？，最强整理Python学习路线图（内含大纲+视频+工具+书籍+面试），零基础要怎么学习Python人工智能呢？??。

1.python人工智能学习需要学什么？

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： 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。 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 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 ，可直接通过 pip 安装。 最初由 Google 开发，用于机器学习的研究。 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 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。 是成熟而稳定的深度学习库。与 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。 是一个高度模块化的神经网络库，用 Python 编写，能够在 或 Theano 上运行。它的接口非常简单易用，大大提升了开发效率。 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。 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 ），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。

2.最强整理Python学习路线图（内含大纲+视频+工具+书籍+面试）

一、Python学习路线图—流程篇：Python 培训后职业发展路径Python 学习路线图二、Python学习路线图—视频篇*阶段、Python基础Python教程_600集Python从入门到精通教程（懂中文就能学会）_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-年匠心之作python入门教程系列从0到1学会编程_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili第二阶段-Linux和Python高级知识黑马程序员Linux视频教程day01_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili黑马程序员Linux视频教程day02_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili黑马程序员Linux视频教程day03_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili第三阶段-前端开发web前端开发必会的技能，从零基础入门到精通_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili第四阶段、Web开发Django视频教程_Django入门视频教程|黑马程序员 提取码：3fdh 第五阶段、爬虫开发 第七阶段、数据挖掘与数据分析4天快速入门Python数据挖掘第八阶段、人工智能最简单快速入门Python机器学习 提取码：cbp9 想找资源同学，可以直接，关注“黑马程序员视频库”公众号回复关键词“领取资源04”即可自行领取四. 工具篇--软件Python编程软件01、安装教学环境参考文档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其他编程相关软件01、火狐浏览器Windows版02、火狐浏览器Mac版03、教学用屏幕共享软件Windows版04、教学用屏幕共享软件Mac版05、谷歌浏览器06、文件搜索利器-1.2.1.37107、局域网通信软件飞秋08、虚拟机软件_full09、Linux版MySQL10、Windows版MySQL11、数据库客户端Navicat12、自动化测试、种子下载软件、Linux发行版-Centos15、代码版本管理Git16、代码编辑器Sublime Text17、文本编辑器Typora18、思维导图软件Xmind更新零基础适合的书籍　1、《像计算机科学家一样思考Python》　　以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程，实用的学习指南，适合没有Python编程经验的程序员阅读，本书的第2版与第1版相比，做了很多更新，将编程语言从Python 2升级成Python 3　　2、《Python编程快速上手》　　面向实践的Python编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。　　3、《流畅的Python》　　Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。　　4、《Python编程：从入门到精通》　　针对所有层次的Python 读者而作的Python入门书，理论与实践相结合，前面部分是基础知识，后面有实战项目帮助你更好的运用这些知识。　　5、《Python自然语言处理》　　提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。本书针对Python 3和NLTK 3进行了更新，而且书中准备了充足的示例和练习。　　6、《Python游戏编程快速上手》　　通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。

3.零基础要怎么学习Python人工智能呢？

转行零基础学Python编程开发难度大吗？从哪学起？近期很多小伙伴问我，如果自己转行学习Python，完全0基础能否学会呢？Python的难度到底有多大？今天，小千就来为大家详细解读一下这个问题。1学习Python难吗？首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，*都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。所以Python是一种相当高级的语言。是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的。但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。2我0基础学Python可以吗？我赞成把Python作为入门语言：1、语法简单明了。*门语言，其实就是语法+Flow control（控制），而Python的语法简单，代码可读性高，容易入门。2、Python的哲学是「做一件事情应该只有一种*的方法」，对于初学者规范自己的学习有很大的帮助，同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。3、养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨，特别是缩进（），对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。4、Python的语法设计非常优秀，思想也比较现代，可以更快的理解现代编程语言的一些思想。5、Python仍然是传统基于Class的OO，和Java、C#、Ruby一样，比较大众。从Python去学Design Pattern也是比较合适的。6、Python的内置数据结构清晰好用，优秀的代码很多。7、Python免费的书很多（英文），可以找到许多资料啃。同时（国外）社区比较集中，有问题可以向高手问。8、Python在其他领域，比如科学计算等等有广泛的运用，对于学一门语言作为工具来说，Python很合适。3如何学Python？1、选择好方向我要学习Python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。但Python的应用方向，实在太广了。在Python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。我不能说我要做web开发，学完Python基础知识，跑去学numpy、pandas等知识；也不能说我要用Python做数据分析，学完Python基础知识，然后就跑去学django、flask框架。这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单。但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干。我学习Python，是因为在工作中慢慢了解到Python在数据分析方面，基本涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节，是数据分析的利器，话说这风骚的操作，也是没谁了。2、规划好路径当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。这个路径是一个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。而且，如果我们身在职场，大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里，系统性的学习一门知识，更需要有一个贯穿前后，系统的逻辑主线，来串联所有相关碎片化的时间的学习。当我确定好学习Python的数据分析知识，就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：1、Python基础知识2、爬虫基本知识+sql3、。。。（按自己需求选择）3、对基本概念建立认知Python是我学习的*门编程语言，我在开始学习Python的时候，是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一领域的基本概念建立认知！事实上，对一门领域完全零基础的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至少得知道，什么是变量？赋值是什么意思？不知道为什么这么重要的一个开始，很多人都不在意，不知道是大家都天赋异禀，觉得不屑于提起这基础的步骤，还是很多人已经忘记了从小白一路走过来的痛苦和挣扎。人是会篡改记忆的，会认为现在拥有的都是轻松获得的，但真实的经历永远都是坎坷曲折的。所以网上一些教程典型的通病就是，教学者用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念，然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场：已经有其他编程语言基础，只是没有接触Python。但其实，对真正如我一样的0基础的小白来说，大多时候，Python是我们学习的*门编程语言。所以这个时候，对我们来说，学习Python，不仅是学习这门语言本身，还是在借着这门语言，帮我们建立对编程世界的一些基本概念的认知。当我入了门之后，就是顺着在第二步建立的学习路径，一路升级打怪，毕竟，我的征途是星辰大海！4、*学习中需要注意的问题⑴、一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠这个坑，是把我坑的最深的坑。举个例子，我学到函数的时候，我在开始的时候只需要学会怎么定义函数，怎么调用函数这些基础知识，完全不需要一开始就深入到研究函数参数的传递规则，到底是值传递，还是引用传递。不是说这底层知识不重要，至少在入门的时候，我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习，是一个线性的，从潜入深的顺序。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。而且我们在后续的学习过程中，其本身就是在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，是一种自然而然的深入学习过程。⑵、*是按照系统性的课程或书本来学习既然在这个领域是新手，先接受一个已经存在的系统，再在上面修修改改，是最适合的方案。作为新手，根据我的经验，我认为*的老师，是一套成体系的课程或书本。网上的文章或帖子，其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的，那是高手要做的事情。不过这些东西，可以作为我们对某些细节的查漏补缺的参考。⑶、以能用起来，解决问题为指导原则在工作中，需要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，我们能掉包解决问题，就没必要自己造轮子。举个例子，boss要去机场，那我只要会开车，驱车把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造车轮，怎么造发动机，怎么造电瓶。。。。。。当然，如果我们学有余力，能深入，肯定是只好不坏。但还是那句话，开始的时候，不眉毛胡子一把抓。⑷、没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。“大道甚夷，而人好径，终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后，才恍然大悟：捷径往往是最长的弯路。学习一门领域的知识，对于普通人人在短时间内从0到1入个门，倒是不难，但是从1到10，到100，进阶为高手，没有长时间的投入和刻意练习，无异于痴人说梦。就是以上这些，希望你能有所收获。

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