python学习——python与人工智能

课程一：你不知道的python

　　        　　　　　　　　　　　　　讲师：王玉杰  （混沌巡洋舰联合创始人 & web开发工程师 & 数据工程师） 

　　这门课主要是简单介绍了人工智能，人工智能与python的关系以及python的特色等。

零、思惟导图预览：

 

       

              

     

 

1、人工智能方面的应用

　　1.手机app方面：

　　——人脸识别 （face++） 也就是图像识别

 　　—— 购物推荐（淘宝app）

　　—— 语音识别（讯飞输入法） 

　　—— 图片识花（微信里的小程序）也是图像识别

　　—— 新闻资讯推荐（今日头条）

　　2.其余方面：

　　——无人驾驶

　　——AlphaGo 围棋（阿尔法狗）

 

2、人工智能背后的技术

　　——　机器学习 &深度学习 &python

　　１.机器学习

　　特证：用大量的数据积累，而后从大连的数据中学习。

　　——常见的机器学习算法：线性回归，决策树，神经网络等。

 

　　2.深度学习

　　——机器学习中的多层神经网络

　　特征：能够自主的从大量数据中分析学习。

 

　　3.三者的关系：

　　

 

　　4.人工智能与Python的关系　　

　　——目前市面上大部分的人工智能的代码 都是使用Python 来编写。

　　

3、Python的简单认识

　　1.python的特性

　　　　——1). 多平台运行（macOS、windows、Linux）

　　　　　　　　如果windows 环境，建议安装一个linux的环境。

　　　　　　　　****题外话： 树莓派（装着linux系统的电脑）*****

　　　　——2). 配置简单

　　　　　　——Anaconda

　　　　　　这是一个打包的集合，里面预装好了conda、python、众多packages、科学计算工具等等。因此也称为python的一种发行版。

　　　　——3).语法简单

　　　　　　一句话就能理解：“python 是世界上最不须要写注释的语言”

　　　　——4). 有强大的数据处理库 

　　　　　　——numpy、 scipy、pandas、matpioylib

　　　　　　　　Numpy：

 　　　　　　　　——是构建科学计算代码集的最基础的库。它提供了许多用Python进行N维数组和矩阵操做的功能。该库提供了Numpy数组类型的数学运算向量化，能够改善性能，从而加快执行速度。

　　　　　　　　　Scipy：

　　　　　　　　　——是一个针对工程和科学库。主要功能是创建在Numpy基础之上，所以它使用了大量的Numpy数组结构。Scipy库经过其特定的子模块提供高效的数学运算功能，例如：数值积分、优化等。

　　　　　　　　　Pandas：

　　　　　　　　  ——是一个简单直观的应用于“带标记的”和“关系性的”数据的Python库。它能够快速的进行数据操做、聚合和可视化。

　　　　　　　　　　MatPlotlib:

　　　　　　　　　　——是一个能够作数据的可视化图表的库。超酷。与之类似的库有：seaborn 。且seaborn是创建在MatPlotlib之上的。

　　　　——5). 有丰富的第三方库

　　　　——6).编程工具推荐：Jupyter NoteBook

　　　　　　——直接在浏览器里运行，能够直接在里面写代码，程序运行后能够当即获得反馈。

　　　　　　——交互式编程环境。 

 

4、Python职业方向

—— web开发  、人工智能 、数据分析、Linux 运维、爬虫工程师、自动化测试