python学习（一）——python与人工智能

最近在朋友圈转起了一张图。抱着试一试的心态，我肝了些课程。都是与python相关的。

　　　　　　　　　　　　　　课程一：你不知道的python

　　　　　　　　　　　　　　　讲师：王玉杰（混沌巡洋舰联合创始人 & web开发工程师 & 数据工程师）

　　这门课主要是简单介绍了人工智能，人工智能与python的关系以及python的特点等。

零、思维导图预览：

一、人工智能方面的应用

　　1.手机app方面：

　　——人脸识别（face++）也就是图像识别

　　—— 购物推荐（淘宝app）

　　—— 语音识别（讯飞输入法）

　　—— 图片识花（微信里的小程序）也是图像识别

　　—— 新闻资讯推荐（今日头条）

　　2.其他方面：

　　——无人驾驶

　　——AlphaGo 围棋（阿尔法狗）

二、人工智能背后的技术

　　——　机器学习 &深度学习 &python

　　１.机器学习

　　特证：用大量的数据积累，然后从大连的数据中学习。

　　——常见的机器学习算法：线性回归，决策树，神经网络等。

　　2.深度学习

　　——机器学习中的多层神经网络

　　特征：可以自主的从大量数据中分析学习。

　　3.三者的关系：

　　4.人工智能与Python的关系　　

　　——目前市面上大部分的人工智能的代码都是使用Python 来编写。

三、Python的简单认识

　　1.python的特性

　　　　——1). 多平台运行（macOS、windows、Linux）

　　　　　　　　若是windows 环境，建议安装一个linux的环境。

　　　　　　　　****题外话：树莓派（装着linux系统的电脑）*****

　　　　——2). 配置简单

　　　　　　——Anaconda

　　　　　　这是一个打包的集合，里面预装好了conda、python、众多packages、科学计算工具等等。所以也称为python的一种发行版。

　　　　——3).语法简单

　　　　　　一句话就能理解：“python 是世界上最不需要写注释的语言”

　　　　——4). 有强大的数据处理库

　　　　　　——numpy、 scipy、pandas、matpioylib

　　　　　　　　Numpy：

　　　　　　　　——是构建科学计算代码集的最基础的库。它提供了许多用Python进行N维数组和矩阵操作的功能。该库提供了Numpy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。

　　　　　　　　　Scipy：

　　　　　　　　　——是一个针对工程和科学库。主要功能是建立在Numpy基础之上，因此它使用了大量的Numpy数组结构。Scipy库通过其特定的子模块提供高效的数学运算功能，例如：数值积分、优化等。

　　　　　　　　　Pandas：

　　　　　　　　 ——是一个简单直观的应用于“带标记的”和“关系性的”数据的Python库。它可以快速的进行数据操作、聚合和可视化。

　　　　　　　　　　MatPlotlib:

　　　　　　　　　　——是一个可以做数据的可视化图表的库。超酷。与之相似的库有：seaborn 。且seaborn是建立在MatPlotlib之上的。

　　　　——5). 有丰富的第三方库

　　　　——6).编程工具推荐：Jupyter NoteBook

　　　　　　——直接在浏览器里运行，可以直接在里面写代码，程序运行后可以立即得到反馈。

　　　　　　——交互式编程环境。

四、Python职业方向

—— web开发、人工智能、数据分析、Linux 运维、爬虫工程师、自动化测试

巴特西

python学习（一）——python与人工智能

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