黑馬程序員人臉識別公開課

⑴ 黑馬程序員的Python培訓內容有什麼

黑馬程序員

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⑵ Web 前端怎樣入門

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⑶ Web 前端怎樣入門

方法：

第一：理清Web前端的知識結構。要想高效學習Web前端知識，首先應該搞清楚Web前端都包括哪些技術結構。Web前端開發雖然技術難度並不高，但是技術細節卻比較多，內容也比較雜。Web前端的基礎包括三大部分，包括Html、CSS和JavaScript，其中JavaScript是學習的重點，也是難點。另外，vue等框架也是需要熟練掌握的。

第二：緊跟技術發展趨勢。目前Web前端的技術發展趨勢有三個，其一是前端開發數據化;其二是前端開發高效化;其三是前端開發全棧化。前端開發數據化主要是大數據發展的影響，在大數據的推動下，Web前端逐漸涉及到了大量的數據展示任務。前端開發高效化主要體現在Web前端正在進行獨立部署，前端與後端的溝通主要通過資源介面的方式來進行。前端開發全棧化也是一個比較明顯的趨勢，比如Nodejs的應用。

第三：注重動手實踐能力的培養。學習前端開發一定要注重動手實踐能力的培養，因為前端開發的細節比較多，所以只有多操作才能逐漸熟悉。

前端開發目前被稱為「大前端」，整個前端開發也被賦予了更多的含義，包括Web前端開發、移動端開發、大數據呈現端開發以及部分後端開發任務等等。所以，想要在前端行業中走的更遠，一定要注重知識結構的豐富性。

與其他編程語言相比，前端是公認的入行門檻較低的一門語言，但依然有很多人在學習之前會問零基礎學習web前端難不難，要多久才能學會。學習的難易和時間當然是取決於學習的方式。

前端入門簡單，但是深入學習之後，還是有一定學習難度的。如果你是零基礎自學web前端的話，那麼所花費的時間與精力是不可估計的。 如果系統學習5個月的時間可以幫助你快速成長為合格的web前端工程師。

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⑷ 學習人工智慧要准備哪些基礎知識

人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。

關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。

人工智慧目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用--機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統等。

人工智慧(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規律的一門學科。其主要任務是建立智能信息處理理論，進而設計可以展現某些近似於人類智能行為的計算系統。AI作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。

人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

知識表示是人工智慧的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網路表示法和框架表示法等。

常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。

問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由於有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由於知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基於示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智慧的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。啟發式知識常由啟發式函數來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*演算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜索問題。

機器學習是人工智慧的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。

知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設資料庫或採用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智慧系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。

需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。