㈠ python人工智慧需要學什麼
有不少同學學習 Python 的原因是對人工智慧感興趣，有志於從事相關行業。今天我們來聊聊這個方向所需要的一些技能。這里我們主要談論的是編程技能。（推薦學習：Python視頻教程）
如果你打算採用 Python 作為主要開發語言（這也是目前人工智慧領域的主流），那麼 Python 的開發基礎是必須得掌握的，這是一切基於 Python 開發的根基。你得對 Python 的基本語法、數據類型、常見模塊有所了解，能正確使用條件、循環等邏輯，掌握 pst、dict 等數據結構及其常用操作，了解函數、模塊、面向對象的概念和使用等等。
在對此已經熟練之後，你需要學習數據處理相關的 Python 工具庫：
NumPy
NumPy 提供了許多數學計算的數據結構和方法，較 Python 自身的 pst 效率高很多。它提供的 ndarray 大大簡化了矩陣運算。
Pandas
基於 NumPy 實現的數據處理工具。提供了大量數據統計、分析方面的模型和方法。一維的 Series，二維的 DataFrame 和三維的 Panel 是其主要的數據結構。
SciPy
進行科學計算的 Python 工具包，提供了諸如微積分、線性代數、信號處理、傅里葉變換、曲線擬合等眾多方法。
Matplotpb
Python 最基礎的繪圖工具。功能豐富，定製性強，幾乎可滿足日常各類繪圖需求，但配置較復雜。
只要你用 Python 和數據打交道，就繞不開以上這幾個庫，所以務必學習一下。
而在此之後，你就需要根據自己的具體方向，選擇更專業的工具包進行研究和應用。
Python 在人工智慧方面最有名的工具庫主要有：
Scikit-Learn
Scikit-Learn 是用 Python 開發的機器學習庫，其中包含大量機器學習演算法、數據集，是數據挖掘方便的工具。它基於 NumPy、SciPy 和 Matplotpb，可直接通過 pip 安裝。
TensorFlow
TensorFlow 最初由 Google 開發，用於機器學習的研究。TensorFlow 可以在 GPU 或 CPU 上運行，在深度學習領域表現優異。目前無論是在學術研究還是工程應用中都被廣泛使用。但 TensorFlow 相對來說更底層，更多時候我們會使用基於它開發的其他框架。
Theano
Theano 是成熟而穩定的深度學習庫。與 TensorFlow 類似，它是一個比較底層的庫，適合數值計算優化，支持 GPU 編程。有很多基於 Theano 的庫都在利用其數據結構，但對於開發來說，它的介面並不是很友好。
Keras
Keras 是一個高度模塊化的神經網路庫，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow 或 Theano 上運行。它的介面非常簡單易用，大大提升了開發效率。
Caffe
Caffe 在深度學習領域名氣很大。它由伯克利視覺和學習中心（BVLC）和社區貢獻者開發，具有模塊化、高性能的優點，尤其在計算機視覺領域有極大的優勢。Caffe 本身並不是一個 Python 庫，但它提供了 Python 的介面。
PyTorch
Torch 也是一個老牌機器學習庫。Facebook 人工智慧研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收購之前用的也是 Torch（後轉為 TensorFlow），足見其能力。但因 Lua 語言導致其不夠大眾。直到它的 Python 實現版本 PyTorch 的出現。
MXNet
亞馬遜 AWS 的默認深度學習引擎，分布式計算是它的特色之一，支持多個 CPU/GPU 訓練網路。
藉助這些強大的工具，你已經可以使用各種經典的模型，對數據集進行訓練和預測。但想成為一名合格的人工智慧開發者，僅僅會調用工具的 API 和調參數是遠遠不夠的。
Python 是人工智慧開發的重要工具，編程是此方向的必備技能。但並不是掌握 Python 就掌握了人工智慧。人工智慧的核心是機器學習（Machine Learning）和深度學習。而它們的基礎是數學（高等數學/線性代數/概率論等），編程是實現手段。
所以你想要進入這個領域，除了編程技能外，數學基礎必不可少，然後還要去了解數據挖掘、機器學習、深度學習等知識。
這不是條幾個月就能速成的路，但堅持下去一定會有所收獲。
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