python做人工智能需要什么水平,为什么python适合做人工智能

　　很多同学学Python是因为对人工智能感兴趣，对相关行业感兴趣。今天就来说说这个方向需要的一些技巧。

　　这里我们主要谈论的是编程技能。(推荐学习：Python视频教程)

　　如果你打算采用Python作为主要的开发语言(这也是目前人工智能领域的主流)，那么你必须掌握Python的开发基础，这是所有基于Python的开发的基础。你要知道Python的基本语法、数据类型、常用模块，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、面向对象等的概念和用法。

　　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提供了很多数据结构和数学计算的方法，比Python自带的list效率高很多。它提供的ndarray大大简化了矩阵运算。

　　Pandas

　　基于NumPy的数据处理工具。它为数据统计和分析提供了大量的模型和方法。一维序列、二维数据框架和三维面板是其主要的数据结构。

　　SciPy

　　科学计算Python工具包提供了微积分、线性代数、信号处理、傅立叶变换、曲线拟合等多种方法。

　　Matplotlib

　　Python最基础的画图工具。功能丰富，定制性强，几乎可以满足日常各种绘图需求，但配置复杂。

　　只要用Python处理数据，就绕不开这些库，一定要学。

　　之后你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是一个用Python开发的机器学习库，里面包含了大量的机器学习算法和数据集，是一个方便的数据挖掘工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib，可以通过pip直接安装。

　　TensorFlow

　　TensorFlow最初是由Google开发的，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出色。目前，它在学术研究和工程应用中都得到了广泛的应用。但是TensorFlow比较低级，更多时候我们会使用基于它开发的其他框架。

　　Theano

　　Theano是一个成熟稳定的深度学习库。类似TensorFlow，是比较低级的库，适合数值计算优化，支持GPU编程。许多基于Theano的库都在使用它的数据结构，但是它的接口对于开发来说不是很友好。

　　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。它的界面非常简单易用，大大提高了开发效率。

　　Caffe

　　Caffe在深度学习领域很有名气。由Berkeley视觉和学习中心(BVLC)和社区贡献者开发，它具有模块化和高性能的优点，特别是在计算机视觉领域。Caffe本身不是一个Python库，但是它提供了一个到Python的接口。

　　PyTorch

　　Torch也是一个已建立的机器学习库。脸书人工智能研究所使用的框架是Torch，DeepMind在被Google收购之前也使用了Torch(后来转换为TensorFlow)，可见其能力。但是因为Lua语言，所以还不够普及。直到它的Python实现版本PyTorch出现。

　　MXNet

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

　　借助这些强大的工具，您已经可以使用各种经典模型来训练和预测数据集。但要做一个合格的人工智能开发者，仅仅调用工具的API和调整参数是远远不够的。

　　Python是人工智能开发的重要工具，编程是这个方向的必备技能。但是你不掌握Python就能掌握人工智能。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，想进入这个领域，除了编程技巧，基础数学必不可少，然后还要学习数据挖掘、机器学习、深度学习等知识。

　　不是几个月的速成之路，但是坚持下去，一定会有收获。

　　更多Python相关技术文章，请访问Python教程专栏学习！这就是python人工智能需要学习的细节。更多请关注盛行IT软件开发工作室的其他相关文章！

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。