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Python培訓帶你了解什么是Python人工智能

Python人工智能是什么?你了解Python人工智能嗎?對于喜歡Python或者是想要參加Python培訓的小伙伴，老師都會先問一下學員這個問題，因為只有充分了解了Python才能更好的學習Python開發(fā)技術，本篇文章小編就和大家一起來看一下什么是Python人工智能吧。

如今Python語言的學習已經(jīng)上升到了國家戰(zhàn)略的層面上，國務院出臺的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》和國家相關教育部門對于“人工智能普及”的格外重視，將Python列入到小學、中學和高中等傳統(tǒng)教育體系中，并借此為未來國家和社會發(fā)展奠定了人工智能的人才培養(yǎng)基礎，逐步由底層向高層推動全民學Python，從而進一步實現(xiàn)人工智能技術的推動和社會人才結構的更迭。

Python為何能成為繼C 、Java之后第三大主流編程語言?

首先是相較于C、C 、Java等編譯/靜態(tài)類型語言，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。

其次是與腳本語言世界中的其他工具相比，Python語言更注重可讀性、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的跨平臺性、可移植性、靈活性和標準庫的支持等多方面都影響著Python的編程語言地位。

Python的應用領域又集中在哪些方面呢?

常備戲稱為膠水語言的Python語言，在游戲、圖像、人工智能、XML 、機器人等多領域都可應用。此外，目前Python也已經(jīng)成功的實現(xiàn)企業(yè)級應用。在全球，已經(jīng)有很多公司采用Python進行企業(yè)級軟件的開發(fā)和應用，比如：ERP和CRM這樣的應用。同時**Python技術，成功的實現(xiàn)了許多政務系統(tǒng)的應用。

人工智能（機器學習、深度學習）

主講內(nèi)容	技術要點
數(shù)學基礎	1.微積分與概率論基礎； 2.線性代數(shù)與矩陣運算； 3.數(shù)理統(tǒng)計與參數(shù)估計； 4.凸優(yōu)化基礎； 5.梯度下降和擬牛頓、**大熵模型；
數(shù)據(jù)分析	1.科學計算numpy、pandas； 2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib； 3.自然語言處理NLTK；
機器學習	scikit-learn；機器學習與特征工程； 分類算法；回歸與非監(jiān)督學習。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導入、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)、學生使用pandas練習數(shù)據(jù)處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實現(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風格和樣式 、matplotlib基礎知識、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 導數(shù)回顧、實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、決策樹實例、貝葉斯實例； 8.SVM支持向量機&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實例、K-Means算法實際應用案例
機器學習項目	算法與項目相結合，選擇經(jīng)典kaggle項目，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步代碼實戰(zhàn)帶大家快速入門機器學習。選擇經(jīng)典案例基于真實數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進行數(shù)據(jù)的預處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立 實戰(zhàn)案例： 1.人臉識別； 2.手跡識別； 3.預測年收入； 4.自動臉補全； 5.使用聚類手寫數(shù)字識別； 6.汽車車牌識別；
深度學習	1.TensorFlow框架開發(fā)； 2.Tensorflow IO操作； 3.神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡與實現(xiàn)； 4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡與實現(xiàn)； 5.項目：圖像識別；
深度學習項目實戰(zhàn)	基于深度學習**火Tensorflow框架實戰(zhàn)，結合案例演示如何應用框架構造神經(jīng)網(wǎng)絡模型并完成案例任務 使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測，驗證碼識別，人臉關鍵點定位，垃圾郵件分類，圖像風格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步構建網(wǎng)絡模型并展開分析與評估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動手進行項目實踐！

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Python中pass語句的作用是什么？

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

學Python有發(fā)展前景嗎?

很多人看現(xiàn)在python那么火都想學一學，但也在疑惑學這個到底有沒有發(fā)展前景，下面就趕緊來看看學完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，后臺服務比較容易維護。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2、自動化運維：自動化處理大量的運維任務
3、數(shù)據(jù)分析師：快速開發(fā)快速驗證，分析數(shù)據(jù)得到結果
4、游戲開發(fā)者：一般是作為游戲腳本內(nèi)嵌在游戲中
5、自動化測試：編寫為簡單的實現(xiàn)腳本，運用在Selenium/lr中，實現(xiàn)自動化。
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、運行投資策略、爬合適房源、系統(tǒng)管理員的腳本任務等。
8、具體日常比如自動備份你的MP3;
9、人工智能工程師：數(shù)據(jù)挖掘和分析、科學計算、機器學習。Python中的pandas、numpy、matplotlib等數(shù)據(jù)處理庫，可以助力你進行科學計算和可視化；

python的面向?qū)ο螅?

類是對象的藍圖和模板，而對象是類的實例。類是抽象的概念，而對象是具體的東西。在面向?qū)ο缶幊痰氖澜缰?，一切皆為對象，對象都有屬性和行為，每個對象都是獨一無二的，而且對象一定屬于某個類（型）。當我們把一大堆擁有共同特征的對象的靜態(tài)特征（屬性）和動態(tài)特征（行為）都抽取出來后，就可以定義出一個叫做“類”的東西。面向?qū)ο笥腥笾е悍庋b、繼承和多態(tài)。

學習python有必要去培訓機構

如果你自學能力強并且自控能力好，那你選擇網(wǎng)絡教程或買書自學是可以的，當然你還應該加入一些群，這樣方便討論學習 如果你自控能力不行，那你還是選擇報班學習，這樣也能系統(tǒng)化的學習 **后：主要還是看你，學python目的是啥，如果就業(yè)目的，那推薦你去培訓一下，當然培訓完了，只是入門而已，后期還是需要你自學進行提升?。。。?

從企業(yè)應用來看Python發(fā)展

Python被廣泛的用在Web開發(fā)、運維自動化、測試自動化、數(shù)據(jù)挖掘等多個行業(yè)和領域。一項專業(yè)調(diào)查顯示，75%的受訪者將Python視為他們的主要開發(fā)語言，反之，其他25%受訪者則將其視為輔助開發(fā)語言。將Python作為主要開發(fā)語言的開發(fā)者數(shù)量逐年遞增，這表明Python正在成為越來越多開發(fā)者的開發(fā)語言選擇。
目前，國內(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；國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工業(yè)光魔、紅帽等都在應用Python完成各種各樣的任務。

描述數(shù)組、鏈表、隊列、堆棧的區(qū)別?

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

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