零基础学习python方法分享

想学人工智能如何入手 需要学哪些课程

零基础学习python方法分享，零基础学习python我们常常不知道从何学起，该怎么学习？下面分享一套python学习路线

一、基础语法

首先找一份通俗易懂，同时短小精悍的入门教程，快速熟悉python的基础语法。

通俗易懂很好理解，但是为什么要短小精悍呢？内容详实详尽不好吗？详实详尽本没有错，但是不太适合初学者。学习语法是一个比较枯燥的过程，如果这个过程太长或者细节太多，很容易造成初学者的畏难心理，导致无法坚持下去。而且对于没有接触过的概念，如果学习之后没有在实践中体会这些概念的用途，也很容易忘记。所以倒不如一开始只学习非常重要的、必不可少的核心概念，掌握语言的整体概况，细节等到日后实践中再逐渐学习。

二、学习框架

刚学习完基础语法，直接学习框架会不会太快了，太突兀了？不会，而且这样做很有必要。

对于刚入门的人，最重要的是培养学习兴趣和信心。学有所用，而且学得会，学习者才能坚持下去。但是对于一个初学者来说，用基础知识、基础工具来写出一个“能用”的东西，实在是太难了！而使用框架，能让你用不多的代码快速构建出一个可用的功能，这对于兴趣的培养至关重要。

有的人可能会担心，自己的基础知识都那么薄弱，如何能学好框架呢？其实这个担心倒是不必，大多数大型的框架都把功能封装得很完整，定义了一套在自己的框架下做事的“规则”，学习框架更多的是学习这些“规则”，入门倒不需要很深的理论基础。

三、老师辅导

框架能够解决兴趣的问题，老师辅导能够解决信心和效率的问题。

人的大脑是脆弱的，遇到一个问题比较难，大脑会试着解决；遇到两个问题比较难，大脑会先试着回避，冷静后再尝试解决；如果连续遇到三个无法解决的问题，大脑基本上会选择放弃。而老师的作用就是让你的大脑每次只需要面对一个问题。遇到问题，自己试着解决，还是搞不定，问老师，老师教你解决。这样你的大脑就不会一连遇到几个问题，最后选择放弃了。

同时，有老师为你保驾护航也会让你的学习进度大幅提高。编程中遇到问题不会解决再常见不过了，没有人能够在不遇到问题的情况下学会编程。而老师的作用是保证你遇到问题一天之内能够得到解决，而不是在一个问题上卡一周。通常来说，有老师辅导的学习比没有老师辅导的学习进度要快一倍。(当然，没有老师辅导的同学里面很大部分最后都放弃了。)

四、体会框架

能够进入到这个阶段，说明你已经有一定的基础，并且能够自己用代码做一些功能了。这时候，你应该尝试着去体会理解框架的结构、设计思想和实现原理了。

对，前面你在学习框架的时候是不需要理解体会这些“内涵”的。最初学习框架的时候，你只是按照框架的要求照猫画虎就可以了，对于里面的“内涵”，可以等到你对框架的使用已经比较熟悉了之后再去理解。

这样的学习顺序是人脑理解问题的方式决定的。人脑善于理解具体生动的事物，对于抽象逻辑上的东西熟悉起来比较吃力。所以我们学习造汽车，先要学习开汽车，开汽车让大脑对于汽车的各个部件有一个直观的感受，之后再讲解汽车的内部原理，大脑才更乐于接受。学习框架也是一样，我们先用起来，对每个部分的功能有了直观感受，再去深究原理内涵，就好接受得多。

python培训过程中，掌握python的学习方法可以达到事半功倍的效果，也可以大幅度提升学习效果。因此同学们在刻苦学习的过程中也一定要注意学习方法的实用。

想学人工智能如何入手 需要学哪些课程

学习编程，主要掌握Python，跟着课程也学习了一些C、HTML、CSS、JavaScript；学习了数据科学的理论和编程方法，如：Pandas, Numpy, Matplotlib等；在线学习了四套关于Machine Learning和Deep Learning的课程。

学习人工智能怎么入门

阶段一是Python语言（用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程）；阶段二是Linux初级（用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装）；阶段三是Web开发之Diango（5周+2周前端+3周diango）；阶段四是Web开发之Flask（用时2周）；

阶段五是Web框架之Tornado（用时1周）；阶段六是docker容器及服务发现（用时2周）；阶段七是爬虫（用时2周）；阶段八是数据挖掘和人工智能（用时3周）。

如何自学人工智能

新手可以从基础的基础开始学起，不止线性规划和随机森林，连笔记本怎么用，NumPy等重要的Python库怎么用，都有手把手教程。

到中后期，可以学着搭高级的RNN，厉害的GAN，这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟，这是一个注重实践的项目。

这里的算法示例，可以用Google Colab来跑，免费借用云端TPU/GPU，只要有个Chrome就够了。没梯子的话，就用Jupyter Notebook来跑咯。

基础部分，除了有Python指南、笔记本用法，以及Numpy、Pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。

深度学习入门，包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入，以及递归神经网络 (RNN) 。

深度学习高阶，会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络 (GAN) ，以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。

最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外，还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ，商品推荐系统，预训练语言模型，多任务学习，强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例，写出自己的应用。