周莫煩python

Ⅰ python中怎麼設置代碼自動提示

python設置自動提示的方法：首先打開Pycharm，點擊主面板上的【File】選項，在菜單下找到節電模式選項，然後將上面的勾去掉即可。

第一步：打開pycharm,

第二步：File→Power Save Mode，把下面如圖所示的勾去掉：

第三步：去掉勾後，不再使用省電模式，新建一個 python文件，輸入需要輸入的單詞的前面的字母，就會自動提示了。如下圖：

推薦課程：Python基礎(周莫煩)

Ⅱ python3爬蟲入門教程

廖雪峰老師的網上文字加少量視頻 python3的入門級教程
和莫煩老師的視頻教程

Ⅲ java和python是什麼

java是什麼？

Java源自C，擁有跨平台、面向對象、泛型編程的特性，非常受企業的喜歡。

其次，Java語言還具有較高的安全特性，因此Java經常被用在網路環境中。

同時，Java對通過網路下載的類具有一個安全防範機制(類ClassLoader)，如分配不同的名字空間以防替代本地的同名類、位元組代碼檢查，並提供安全管理機制(類SecurityManager)讓Java應用設置安全哨兵。

python是什麼？

Python是一種解釋型腳本語言，其在設計上也堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為易讀、易維護的語言。

相比於其他語言，Python中的語言語法和語義要簡單得多，而且代碼也具可讀性。在大多數情況下，為了解決某一特定的問題，Python編寫所需代碼，要比其他流行語言所需的代碼少得多。

而且Python中的模塊化體系結構，使得導入和使用模塊不是編寫大塊代碼，一個成熟的模塊生態系統就已經可以幫你解決問題。

因此，對於新手來說，Python是一種很容易上手，並便於維護的語言

java和python區別：

1.Python比Java簡單，學習成本低，開發效率高

2.Java運行效率高於Python，尤其是純Python開發的程序，效率極低

3.Java相關資料多，尤其是中文資料

4.Java版本比較穩定，Python2和3不兼容導致大量類庫失效

5.Java開發偏向於軟體工程，團隊協同，Python更適合小型開發

6.Java偏向於商業開發，Python適合於數據分析

7.Java是一種靜態類型語言，Python是一種動態類型語言

8.Java中的所有變數需要先聲明（類型）才能使用，Python中的變數不需要聲明類型

9.Java編譯以後才能運行，Python直接就可以運行；

10.JAVA 里的塊用大括弧對包括，Python 以冒號 + 四個空格縮進表示。

11.JAVA 的類型要聲明，Python 的類型不需要。

12.JAVA 每行語句以分號結束，Python 可以不寫分號。

13.實現同一功能時，JAVA 要敲的鍵盤次數一般要比 Python 多。

推薦課程：Python基礎(周莫煩)

Ⅳ 什麼樣的 Python 編輯器比較適合新手

最好一步一步來,初學者用自帶的 IDLE編輯最好,因為只有不能"好好偷懶", 才能很好地學到東西.
等你入門久了以後在用功能更多,更全面的.比如 pycharm, 有免費版的,本人一直在用,覺得很好用.
順便提一下,如果你是剛入門的話,可以去看看優酷裡面的(莫煩 python)視頻,從基礎到難的python運用都有.並且還在不斷更新中.

Ⅳ Python 有哪些好的學習資料或者博客

鄙人是零基礎學python，從基本數據結構到目前的機器學習，我的建議如下：進階：官方文檔捷徑：stackoverflow，學會用英文作為關鍵字搜索，每次都有「哦，原來可以飢譽這樣」的感嘆！關鍵：多練，多練褲肢握，多練！搬胡慶磚的磚多了感覺就來了！像我這樣的小菜鳥，最近也在開始在寫一個woe編碼計算iv的包了，加油！Python 有哪些好的學習資料或者博客

Ⅵ Python中怎樣將矩陣的每一個數取整

函數沒錯.
錯在定義
earth
的時候.
1
2
earth
=
[[0]*n]*n
#
does
not
work
earth
=
[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]
#
work
如果想
python
當中應用矩陣運算模禪.
你就需要了解
numpy
這個庫.
你可以網路一旦升塵下
"numpy
莫煩",
莫煩教程有一系列的
numpy
教笑衫學教程.

Ⅶ python新手應該怎麼學習更好

Python是一中面向對象的編程語言，語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。對於初學編程者來說，首選Python是個非常棒的選擇。

3、加入Python討論群，推薦個不錯的qun- 227-435-450態度友好笑眯眯（很重要，這樣高手才會耐心糾正你錯誤常識）。很多小問題，糾結許久，對方一句話點播思路，就可以使你繞很多彎路。

每天的編碼必不可少，既然選擇學習編程，學習Python，堅持編碼應該是必須做到的。沒有代碼積累，要寫出高質量的代碼，幾乎不可能。

4、要善於總結。如果你光學不練，這是不好的，如果你不善於總結，這也是不好的。語言都是用不上的時候開始學習。都是用的上的時候開始復習。要是用得上的時候開始學習，除非你抗壓能力一流，不然我想你心情煩躁，效果會很不好的。學習的時候多總結一下，復習的時候可以翻出來看看，這樣就不至於完全荒廢了，並且恢復相當快速。

學習編程不要太排斥英文。如果讓你直接從英文開始學習，我想這個很難，但是如果用英文版本開始復習，這個就很好了。

5、保持興趣，用最簡單的方式解決問題，什麼底層驅動，各種交換，留給大牛去寫吧。我們利用已經有的包完成。

俗話說的好：興趣是最好的老師

6、在寫過不少基礎代碼之後，可以去各大Python相關的網站閱讀別人的代碼，多閱讀別人的也是提高自己的編碼水平的很好途徑，同時，有把自己的代碼分享給別人閱讀，一邊互相交流促進。

教別人的時候，其實你已經自己再次思考一次了。

最後祝你學有所成，希望對你有所幫助。

Ⅷ Python 爬蟲的入門教程有哪些值得推薦的

Python 爬蟲的入門教程有很多值得推薦的，以下是一些比較受歡迎和推薦的教程：

1.《精通 Python 網路爬蟲》：這本書是一本入門級的 Python 爬蟲教程，適合初學者學習。

• Python3 網路爬蟲實戰：這是一個在線教程，詳細介紹了 Python 爬蟲的基礎知識，包括爬蟲的原理、如何使用 Python 爬取網頁、如何使用正則表達式和 XPath 解析網頁等。

• Python 爬蟲指南：這是一個在線教程，通過幾個簡單的例子來介紹 Python 爬蟲的基礎知識。

• 網路爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

• Python 爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

以上是一些比較受歡迎和推薦的 Python 爬蟲入門教程，你可以根據自己的需求和學習進度選擇適合自己的教程。

bilibili上也有一些視頻教程。

Ⅸ 人工智慧學什麼

作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，人工智慧專業屬於計算機大類專業之一，雖然是新興專業，但是由於當前人工智慧領域的發展前景比較廣闊，同時一系列人工智慧技術也進入到了落地應用的階段，所以當前人工智慧專業也是熱點專業之一。

人工智慧專業有三個特點，其一是多學科交叉，涉及到計算機、數學、控制學、經濟學、神經學、語言學等諸多學科，因此整體的知識量還是比較大的，其二是學習難度較大，人工智慧本身的知識體系尚處在完善當中，很多領域還有待突破，其三是實踐場景要求高。

基於這三個特點，要想在本科階段有較好的學習效果，要有針對性的解決方案。針對於多學科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語言的學習，基於編程語言來打開計算機技術大門，進而學習機器學習，而機器學習則被稱為是打開人工智慧技術大門的鑰匙。

其三是要重視為自己營造一個較好的交流和實踐場景，這對於學習效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智慧相關的課題組。在選擇課題組的時候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實踐資源等因素，從這個角度來看，學校的科研資源對於人工智慧專業的同學有較大的影響。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

很榮幸曾經參加過一次江蘇省人工智慧論壇，論壇上認真聆聽了行業大佬周志華教授的報告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學生，想要以後從事人工智慧專業相關工作，我這里給你分享下 南京大學人工智慧學院院長周志華教授 曾經在論壇上分享的南京大學人工智慧專業本科生教育培養大綱的相關課程。

首先是基礎數學部分：

數學分析、高等數學、高等代數、概率論與數理統計、最優化方法、數理邏輯。

其次是學科基礎課程：

人工智慧導引、數據結構與演算法分析、程序設計基礎、人工智慧程序設計、機器學習導論、知識表示與處理、模式識別與計算機視覺、自然語言處理、數字系統設計基礎、操作系統。

專業方向課程：

泛函分析、數字信號處理、高級機器學習、計算方法、控制理論方法、機器人學導論、多智能體系統、分布式與並行計算。

專業選修課課程：

數學建模、矩陣計算、隨機過程、組合數學。博弈論及其應用、時間序列分析、編譯原理、隨機演算法、資料庫概論。

這是南京大學人工智慧學院本科生四年的課程安排，看起來課程非常多，但這是一個培養體系，現在國內只有南京大學針對人工智慧專業開設了如此系統的培養方案，專業涉及人工智慧的各個領域方向。學生可以根據自己的興趣愛好，選擇想要學習的領域方向。

如果你已經畢業，想要轉行從事人工智慧行業，那麼下面這套課程可能比較適合你：

1.莫煩python教程（網路可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學習到python基礎、以及人工智慧相關的軟體框架教程，包括相關人工智慧相關的一些實戰小項目。

2.吳恩達機器學習（網易雲課堂）： 人工智慧機器學習理論部分，非常適合零基礎的小白學習

3.吳恩達卷積神經網路（網易雲課堂）： 人工智慧深度學習理論部分，非常適合零基礎的小白學習

4.李飛飛CS231n（網易雲課堂）： 人工智慧深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎的學習者。

5.吳恩達cs229（blibli）： 人工智慧深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎的學習者。

這些基礎課程學會了，可能就算是跨入了半個門檻，當然面試的時候還欠缺實戰經驗，於是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經驗，簡歷上也算是多了一塊實戰經驗，增加了你的面試成功率。最後，不要參加什麼培訓機構區培訓，既花錢又學不到什麼東西，最後畢業還會給你簡歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對比市面上99.99%的培訓機構課程靠譜！

接下來文章會側重在以下幾方面

1、零基礎如何進行人工智慧的自學（以找工作為目的），包括路徑規劃，怎麼學等等。

2、我的個人感悟，關於轉行、工作、創業、希望能給大家一些啟發。

3、好的學習資源分享

先說一下個人背景，一本，經濟學畢業，上學時從未學過編程。我這里指的零基礎指的是，沒有編程基礎、沒有數學基礎（數學需要一些基本的，如果沒有，後續也會幫助大家的）。

剛畢業第一年時，迷茫，不知道做什麼。

第一階段：邊工作邊自學爬蟲，失敗

畢業一年後，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學編程。

最開始學的是爬蟲，python語言。每天學6個小時，一周五到六天。學了4個月後，去面了五六家企業，沒有成功。原因是爬蟲的知識夠，可是計算機的基礎太薄弱。什麼演算法、計算機網路這些，統統沒學。因為我當時是完全自學，沒有人帶，導致我也不知道要學這些。第一階段，失敗，說實話，有點氣餒，那可是每天沒日沒夜的學習啊，最後卻換來一場空。可是生活還得繼續，怨天尤人有什麼用。

第二階段：邊工作邊自學人工智慧，成功

面試失敗後，考慮了要把編程基礎學一下再去面試，還是學點別的。我的決定是學人工智慧，當時對這個比較感興趣。好了，又是學了半年多，每天學6個小時，一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試，成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎工作。不過實力肯定沒有那些編程出身，數學、統計出身的人強，所以很多時候也是邊學邊做，打打雜。

其實我說的很簡單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經驗學習的分享，幫助大家少走一些彎路。

第三階段：自己干

現在，已從公司辭職，自己開發網站，做社群，開網店。就是覺得，其實編程也只是我的一個工具，這個人就是比較喜歡自己做點事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什麼合作的好點子，也歡迎隨時來找我哦。

十問十答：

1、零基礎轉行學編程可以嗎？可以，要做好吃苦的准備。學習是個漫長的過程，你上班的話，能否保證一定時間的學習呢，這個是你要問自己的。我也是邊工作邊學習，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時間學習。如果你還在上學，恭喜你這是你最好的機會了。

2、該自學還是去培訓班？我覺得自學就夠了，培訓班真是又貴又水。這是我進過培訓班的朋友告訴我的。其實你工作之後會發現，很多東西都是要自學的。如果你連自學都沒辦法自學的話，你又怎麼能工作。而且，自學的效率會更高，當然前提是路徑不能錯。

3、轉行編程，就業率怎麼樣？說實話，如果你不是編程出身的，要轉行編程其實是比較難的，畢竟人家4年的正統學習不是白學的。但這不意味著就沒辦法。找准目標，規劃好路徑，學習最必要的知識，這樣就有機會。但是，請做好學完仍找不到工作的心理准備。

4、最理想的自學環境是怎麼樣的？清晰的學習路徑+自學+交流討論的環境+有人指導

5、人工智慧零基礎可以學嗎？可以，但是比一般轉行編程的要難，因為要自學的東西更多，要求的門檻也會更高。這個後續會著重講到。

6、學人工智慧需要數學嗎？不要因為數學而望而切步，數學是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學習，是可以達到入門水準的。

7、以前沒接觸過編程，怎麼辦？可以學習python，這真的是一門對零基礎的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。

8、一般轉行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經驗來看。一周5-6天，一天6小時學習時間，4-7個月，這應該是比較正常的。

9、我是怎麼堅持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時候是真的看不懂，也沒人教，純自學，安裝個工具有什麼時候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的慾望有多強烈，就能有多堅持。

10、現在學編程還來得及嗎？永遠都來得及，學編程不一定是為了好工作，它更是一個全新的世界，你會發現很多對自己有幫助的東西。就算以後你不做這個，我相信這個學習的過程也會有所收獲。

這是我之後會寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。

以下系列是暫定的，一篇文章可能會寫成好幾篇。這個系列不僅僅以學習為目的，目的是為了達到機器學習的工作入門標准。並不簡單，但努力就有可能。網上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯。只是我覺得第一，太貴，明明網上有很多免費的更好的資源。第二，練習的量遠遠不夠達到能去找工作的標准。

目錄：

零基礎自學人工智慧系列（1）：機器學習的最佳學習路徑規劃（親身經驗）

零基礎自學人工智慧系列（2）：機器學習的知識准備（數學與python，附學習資源）

零基礎自學人工智慧系列（3）：機器學習的知識准備（數學篇詳解）

零基礎自學人工智慧系列（4）：機器學習的知識准備（python篇詳解）

零基礎自學人工智慧系列（5）：機器學習的理論學習規劃（附資源）

零基礎自學人工智慧系列（6）：深度學習的理論學習規劃（附資源）

零基礎自學人工智慧系列（7）：機器學習的實戰操作（附資源和代碼）

零基礎自學人工智慧系列（8）：深度學習的實戰操作（附資源和代碼）

零基礎自學人工智慧系列（9）：找工作篇，需加強的部分（類似數據結構與演算法）

最後，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現在處於什麼水平，只要肯努力，什麼都有可能的。

首先我們需要一定的數學基礎，如：高數、線性代數、概率論、統計學等等。很多人可能要問，我學習人工智慧為什麼要有數學基礎呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統計規律，此外還有許多其他數學科目，這些數學基礎能讓我們在學習人工智慧的時候事半功倍。

1、學習並掌握一些數學知識

高等數學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎

線性代數很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數據，你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎

概率論、數理統計、隨機過程更是少不了，涉及數據的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變數順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優化理論與演算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優化將是你的GPS為你指路

有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。

2、掌握經典機器學習理論和演算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法，我簡單地總結如下：

1) 回歸演算法：常見的回歸演算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基於實例的演算法：常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射演算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基於正則化方法：常見的演算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網路（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的演算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基於貝葉斯方法：常見演算法包括：樸素貝葉斯演算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基於核的演算法：常見的演算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類演算法：常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基於關聯規則學習：常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等；

9) 人工神經網路：重要的人工神經網路演算法包括：感知器神經網路（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網路，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習演算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網路（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的演算法：常見的演算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成演算法：常見的演算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。

4、了解行業最新動態和研究成果，比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智慧相關的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去

人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。

再回答第二個問題，人工智慧到底是不是一項技術？

根據網路給的定義，人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

網路關於人工智慧的定義詳解中說道：人工智慧是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。

綜上，從定義上講，人工智慧是一項技術。

希望能幫到你。

人工智慧需要學習的主要內容包括：數學基礎課學科基礎課，包括程序設計基礎、數據結構、人工智慧導論、計算機原理、 數字電路 、系統控制等；專業選修課，比如 神經網路 、深度學習以及認知科學、神經科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程。

一、人工智慧專業學什麼

1.認知與神經科學課程群

具體課程：認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程

2.人工智慧倫理課程群

具體課程：《人工智慧、 社會 與人文》、《人工智慧哲學基礎與倫理》

3.科學和工程課程群

新一代人工智慧的發展需要腦科學、神經科學、認知心理學、信息科學等相關學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，尋找人工智慧的突破點，同時必須要以嚴謹的態度進行科學研究，讓人工智慧學科走在正確、 健康 的發展道路上。

4.先進機器人學課程群

具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規劃與學習》、《仿生機器人》

5.人工智慧平台與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統》《無人駕駛技術與系統實現》《 游戲 設計與開發》《計算機圖形學》《虛擬現實與增強現實》。

6.人工智慧核心課程群

具體課程：《人工智慧的現代方法I》《問題表達與求解》、《人工智慧的現代方法II》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》。

二、人工智慧專業培養目標及要求

以培養掌握人工智慧理論與工程技術的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平台、自然語言處理技術、語音處理與識別技術、視覺智能處理技術、國際人工智慧專業領域最前沿的理論方法，培養人工智慧專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺。

探索 實踐適合中國高等人工智慧人才培養的教學內容和教學方法，培養中國人工智慧產業的應用型人才。

三、人工智慧專業簡介

人工智慧專業是中國高校人計劃設立的專業，旨在培養中國人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。2018年4月，教育部在研究制定《高等學校引領人工智慧創新行動計劃》，並研究設立人工智慧專業，進一步完善中國高校人工智慧學科體系。2019年3月，教育部印發了《教育部關於公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》，根據通知，全國共有35所高校獲首批「人工智慧」新專業建設資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，「人工智慧」專業成為熱門。

人工智慧是一個綜合學科，其本身涉及很多方面，比如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學好整個人工智慧是很不容易的。

首先我們需要一定的數學基礎，如：高數、線性代數、概率論、統計學等等。很多人可能要問，我學習人工智慧為什麼要有數學基礎呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統計規律，此外還有許多其他數學科目，這些數學基礎能讓我們在學習人工智慧的時候事半功倍。

然後我們需要的就是對演算法的累積，比如人工神經網路、遺傳演算法等。人工智慧的本身還是通過演算法對生活中的事物進行計算模擬，最後做出相應操作的一種智能化工具，演算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。

最後需要掌握和學習的就是編程語言，畢竟演算法的實現還是需要編程的，推薦學習的有Java以及Python。如果以後想往大數據方向發展，就學習Java，而Python可以說是學習人工智慧所必須要掌握的一門編程語言。當然，只掌握一門編程語言是不夠的，因為大多數機器人的模擬都是採用的混合編程模式，即採用多種編程軟體及語言組合使用，在人工智慧方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。

人工智慧現在發展得越來越快速，這得益於計算機科學的飛速發展。可以預料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智慧的產品，而這些產品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智慧行業的未來發展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智慧行業不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業所需要的技能才行。

，首先呢，如果你是在校大學生，想要以後從事人工智慧專業相關工作，我這里給你分享下 南京大學人工智慧學院院長周志華教授 曾經在論壇上分享的南京大學人工智慧專業本科生教育培養大綱的相關課程。

首先是基礎數學部分：

人工智慧亦稱智械、機器智能，指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智慧是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被人工智慧取代。

Ⅹ python後台架構的學習資料有哪些

如果你喜橘如歡視頻學習的話.我建議你去搜搜(莫煩 python). 他在優酷肆伍纖里上傳了很多 python 基礎學習,還有機器學習,神經網路的教程.！裂仿