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Python培訓(xùn)帶你了解什么是Python人工智能

Python人工智能是什么?你了解Python人工智能嗎?對(duì)于喜歡Python或者是想要參加Python培訓(xùn)的小伙伴，老師都會(huì)先問一下學(xué)員這個(gè)問題，因?yàn)橹挥谐浞至私饬薖ython才能更好的學(xué)習(xí)Python開發(fā)技術(shù)，本篇文章小編就和大家一起來(lái)看一下什么是Python人工智能吧。

如今Python語(yǔ)言的學(xué)習(xí)已經(jīng)上升到了國(guó)家戰(zhàn)略的層面上，國(guó)務(wù)院出臺(tái)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》和國(guó)家相關(guān)教育部門對(duì)于“人工智能普及”的格外重視，將Python列入到小學(xué)、中學(xué)和高中等傳統(tǒng)教育體系中，并借此為未來(lái)國(guó)家和社會(huì)發(fā)展奠定了人工智能的人才培養(yǎng)基礎(chǔ)，逐步由底層向高層推動(dòng)全民學(xué)Python，從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的推動(dòng)和社會(huì)人才結(jié)構(gòu)的更迭。

Python為何能成為繼C 、Java之后第三大主流編程語(yǔ)言?

首先是相較于C、C 、Java等編譯/靜態(tài)類型語(yǔ)言，Python代碼量往往只有C 或Java代碼量的1/5~1/3，有效提升了開發(fā)者的工作效率。

其次是與腳本語(yǔ)言世界中的其他工具相比，Python語(yǔ)言更注重可讀性、一致性和軟件質(zhì)量。

除質(zhì)量和效率吸引著大多數(shù)Python用戶外，Python的跨平臺(tái)性、可移植性、靈活性和標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的支持等多方面都影響著Python的編程語(yǔ)言地位。

Python的應(yīng)用領(lǐng)域又集中在哪些方面呢?

常備戲稱為膠水語(yǔ)言的Python語(yǔ)言，在游戲、圖像、人工智能、XML 、機(jī)器人等多領(lǐng)域都可應(yīng)用。此外，目前Python也已經(jīng)成功的實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)應(yīng)用。在全球，已經(jīng)有很多公司采用Python進(jìn)行企業(yè)級(jí)軟件的開發(fā)和應(yīng)用，比如：ERP和CRM這樣的應(yīng)用。同時(shí)**Python技術(shù)，成功的實(shí)現(xiàn)了許多政務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用。

人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）

主講內(nèi)容	技術(shù)要點(diǎn)
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)	1.微積分與概率論基礎(chǔ)； 2.線性代數(shù)與矩陣運(yùn)算； 3.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì)； 4.凸優(yōu)化基礎(chǔ)； 5.梯度下降和擬牛頓、**大熵模型；
數(shù)據(jù)分析	1.科學(xué)計(jì)算numpy、pandas； 2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib； 3.自然語(yǔ)言處理NLTK；
機(jī)器學(xué)習(xí)	scikit-learn；機(jī)器學(xué)習(xí)與特征工程； 分類算法；回歸與非監(jiān)督學(xué)習(xí)。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導(dǎo)入、ndarray屬性與基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數(shù)據(jù)丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國(guó)各州人口數(shù)據(jù)分析、pandas數(shù)據(jù)處理、pandas繪圖函數(shù)、pandas讀取數(shù)據(jù)、學(xué)生使用pandas練習(xí)數(shù)據(jù)處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實(shí)現(xiàn)登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ； 4. matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風(fēng)格和樣式 、matplotlib基礎(chǔ)知識(shí)、matplotlib四圖； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例； 6.線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導(dǎo)數(shù)回顧、實(shí)例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 7.決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實(shí)例、貝葉斯實(shí)例； 8.SVM支持向量機(jī)&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實(shí)例、K-Means算法實(shí)際應(yīng)用案例
機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目	算法與項(xiàng)目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項(xiàng)目，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步代碼實(shí)戰(zhàn)帶大家快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)。選擇經(jīng)典案例基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及效果評(píng)估，完整的講解如何使用python及其常用庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，使用matplotlib進(jìn)行可視化的展示以及基于scikit-learn庫(kù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立 實(shí)戰(zhàn)案例： 1.人臉識(shí)別； 2.手跡識(shí)別； 3.預(yù)測(cè)年收入； 4.自動(dòng)臉補(bǔ)全； 5.使用聚類手寫數(shù)字識(shí)別； 6.汽車車牌識(shí)別；
深度學(xué)習(xí)	1.TensorFlow框架開發(fā)； 2.Tensorflow IO操作； 3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)； 4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)與實(shí)現(xiàn)； 5.項(xiàng)目：圖像識(shí)別；
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)	基于深度學(xué)習(xí)**火Tensorflow框架實(shí)戰(zhàn)，結(jié)合案例演示如何應(yīng)用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并完成案例任務(wù) 使用深度學(xué)習(xí)框架從零開始完成人臉檢測(cè)，驗(yàn)證碼識(shí)別，人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位，垃圾郵件分類，圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對(duì)于每一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開分析與評(píng)估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！

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Python中pass語(yǔ)句的作用是什么？

pass語(yǔ)句什么也不做，一般作為占位符或者創(chuàng)建占位程序，pass語(yǔ)句不會(huì)執(zhí)行任何操作

學(xué)Python有發(fā)展前景嗎?

很多人看現(xiàn)在python那么火都想學(xué)一學(xué)，但也在疑惑學(xué)這個(gè)到底有沒有發(fā)展前景，下面就趕緊來(lái)看看學(xué)完python可以做什么工作。
1、網(wǎng)站后端程序員：使用它單間網(wǎng)站，后臺(tái)服務(wù)比較容易維護(hù)。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2、自動(dòng)化運(yùn)維：自動(dòng)化處理大量的運(yùn)維任務(wù)
3、數(shù)據(jù)分析師：快速開發(fā)快速驗(yàn)證，分析數(shù)據(jù)得到結(jié)果
4、游戲開發(fā)者：一般是作為游戲腳本內(nèi)嵌在游戲中
5、自動(dòng)化測(cè)試：編寫為簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)腳本，運(yùn)用在Selenium/lr中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。
6、網(wǎng)站開發(fā)：借助django,flask框架自己搭建網(wǎng)站。
7、爬蟲獲取或處理大量信息：批量**美劇、運(yùn)行投資策略、爬合適房源、系統(tǒng)管理員的腳本任務(wù)等。
8、具體日常比如自動(dòng)備份你的MP3;
9、人工智能工程師：數(shù)據(jù)挖掘和分析、科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)。Python中的pandas、numpy、matplotlib等數(shù)據(jù)處理庫(kù)，可以助力你進(jìn)行科學(xué)計(jì)算和可視化；

python的面向?qū)ο螅?

類是對(duì)象的藍(lán)圖和模板，而對(duì)象是類的實(shí)例。類是抽象的概念，而對(duì)象是具體的東西。在面向?qū)ο缶幊痰氖澜缰校磺薪詾閷?duì)象，對(duì)象都有屬性和行為，每個(gè)對(duì)象都是獨(dú)一無(wú)二的，而且對(duì)象一定屬于某個(gè)類（型）。當(dāng)我們把一大堆擁有共同特征的對(duì)象的靜態(tài)特征（屬性）和動(dòng)態(tài)特征（行為）都抽取出來(lái)后，就可以定義出一個(gè)叫做“類”的東西。面向?qū)ο笥腥笾е悍庋b、繼承和多態(tài)。

學(xué)習(xí)python有必要去培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

如果你自學(xué)能力強(qiáng)并且自控能力好，那你選擇網(wǎng)絡(luò)教程或買書自學(xué)是可以的，當(dāng)然你還應(yīng)該加入一些群，這樣方便討論學(xué)習(xí) 如果你自控能力不行，那你還是選擇報(bào)班學(xué)習(xí)，這樣也能系統(tǒng)化的學(xué)習(xí) **后：主要還是看你，學(xué)python目的是啥，如果就業(yè)目的，那推薦你去培訓(xùn)一下，當(dāng)然培訓(xùn)完了，只是入門而已，后期還是需要你自學(xué)進(jìn)行提升?。。?！

從企業(yè)應(yīng)用來(lái)看Python發(fā)展

Python被廣泛的用在Web開發(fā)、運(yùn)維自動(dòng)化、測(cè)試自動(dòng)化、數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。一項(xiàng)專業(yè)調(diào)查顯示，75%的受訪者將Python視為他們的主要開發(fā)語(yǔ)言，反之，其他25%受訪者則將其視為輔助開發(fā)語(yǔ)言。將Python作為主要開發(fā)語(yǔ)言的開發(fā)者數(shù)量逐年遞增，這表明Python正在成為越來(lái)越多開發(fā)者的開發(fā)語(yǔ)言選擇。
目前，國(guó)內(nèi)不少大企業(yè)都已經(jīng)使用Python如豆瓣、搜狐、金山、騰訊、盛大、網(wǎng)易、百度、阿里、淘寶、熱酷、土豆、新浪、果殼等；國(guó)外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工業(yè)光魔、紅帽等都在應(yīng)用Python完成各種各樣的任務(wù)。

描述數(shù)組、鏈表、隊(duì)列、堆棧的區(qū)別?

數(shù)組與鏈表是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的概念，數(shù)組在連續(xù)的空間中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而鏈表可以在非連續(xù)的空間中存儲(chǔ)數(shù)據(jù);隊(duì)列和堆棧是描述數(shù)據(jù)存取方式的概念，隊(duì)列是先進(jìn)先出，而堆棧是后進(jìn)先出;隊(duì)列和堆?？梢杂脭?shù)組來(lái)實(shí)現(xiàn)，也可以用鏈表實(shí)現(xiàn)。

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