怎样才能顺利学好python？

人工智能要学哪些东西 有什么课程

跟几个IT界的大佬提起python，他们说零基础学好python很简单，python进阶需要花费写气力，都说python简单易学，那么零基础如何学好python？有哪些必须学的知识?学习的策略技巧有哪些？今天这篇文章将会给你启发。

python上手很容易, 基本有其他语言编程经验的人可以在1周内学会python最基本的内容。(PS：没有基础的人也可以直接学习，速度会慢一点)

它们包括:

• 1.常用内置类型(int, float, bool, bytes, str, list, dict, set)的使用。
• 2.分支if-else 循环while 迭代for的语法。
• 3.def定义函数, 调用函数。

你再花1周学习些:

• 1.类
• 2.异常

此时, 有些人就在简历中得意的自称会python了。

但是学到如此程度, 在实际编程中会经常遇到挫折, 主要源自理解不够深入, 仅仅python语法和API层面体验了一下。

随意列举一些新手普遍存在的问题：

• 1.不了解python对象模型, 变量名, 对象概念含混。
• 2.不了解可变对象和不可变对象, 尤其是int。
• 3.不了解切片意味着拷贝, 在循环中大量使用, 影响效率。
• 4.不了解切片是浅拷贝还是深拷贝。
• 5.遇到bytes和str(2.7中的str和unicode)就头晕。
• 6.经常在需要使用is的场景使用==。
• 7.不了解def是运行时执行语句, 并且是赋值语句。
• 8.类属性和实例属性混淆。
• 9.不了解在函数中修改可变对象参数会对调用者产生影响, 导致莫名其妙错误。
• 10.企图在函数中修改全局变量, 没有使用global, 而创建了本地变量。
• 11.以可变对象做函数默认参数。

拥有某项技能的程序员的价值, 可以用学习技能所需的成本来衡量.你用2周学习达到的这种程度, 对于企业就是没有价值的, 因为老板可以让一个公司里任意其他语言的程序员经过2-3周的学习就能达到你现在的程度。

python的简洁易用, 快速开发对项目有价值, 但这不是你的价值, 是python的价值。所以提高自身价值, 也就是不让别人轻易追上你， 以极低的成本替代你。

你只能快跑, 进一步学习, python语言层面还需要学习下面一些内容:

• 1.使用生成器, 迭代器
• 2.函数式编程, 匿名函数lambda, map, reduce, filter
• 3.列表解析, 字典解析, 集合解析, 生成器解析
• 4.运算符重载(setattr, getattr, getitem, gt, lt...)
• 5.property, 描述符(get, set, delete)
• 6.上下文管理器(enter, exit)
• 7.深入理解面向对象

上述都是语言层面的,属于内功.实战中当然也需要一些更为具体的外功, 训练外功可以从熟悉python标准库开始, 这些模块能进入标准库说明他们足够好并且在实际项目中足够常用, 列举一些极为常用的:

• 1.正则表达式 re
• 2.迭代工具 itertools
• 3.常用数据结构 collections, heapq, array
• 4.处理二进制数据 struct
• 5.随机 random
• 6.系统调用 os
• 7.python对象序列化 pickle
• 8.多进程多线程处理 threading, multiprocessing
• 9.网络 socket, urllib
• 10.系统参数 sys

无论练习内功或外功，结合实战都是最好的训练方式和检验手段，可以根据个人情况以及喜好选择， 如:

• 1.使用django, flask开发网站。
• 2.开发网络爬虫或使用python爬虫框架(如scrapy)
• 3.写一些自动化运维脚本, 定时读取某软件log, 出现异常自动发邮件。
• 4.使用selenium对网站进行测试。
• 5.使用python开发树莓派小车(电机,传感器驱动)
• 6.使用python开发Vim插件, 如在vim中做一个音乐播放器。
• 7.使用python做算法题, 如leetcode。
• 8.opencv做图像识别。
• 9.使用numpy和pandas做数据处理。
• 10.使用机器学习库sklearn, tensorflow做应用。
• 11.使用PyQt编写桌面应用。
• 12.使用scipy, matplotlib做科学计算。
• 13.使用python做渗透测试。

......

个人建议选择小项目进行实训, 有些新手上来就想定一个大目标，做的时候很挫折, 往往半途而废。把小东西先实现， 然后优化。接下来添加新功能，慢慢迭代把小东西做大。这样在做的时候，每实现一个小功能你都会有成就感， 激励继续前进。

可能经过比较漫长的一段时间, 你成为了一个熟练的python应用程序员, 还有些高级话题可以继续学习:

• 1.装饰器
• 2.元类

这些高级话题在开发框架中经常使用, 它们可以帮你创建更灵活的代码。

通常自称一个月光速学了会python的人基本都不是天才, 只是浮躁, 目标定的比较低而已。

不要太过急功近利, 慢慢玩, 精进。

如果你觉着编程有趣, 成长也就不再痛苦, 祝学习愉快。

人工智能要学哪些东西 有什么课程

要学习概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学。

人工智能需要学习什么

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等。补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。

人工智能主要是深度学习

想要学习人工智能，先要知道什么是机器学习。简单来说，机器学习就是教电脑怎样从数据中学习，然后做出决策或预测。对于真正的机器学习来说，电脑必须在没有明确编程的情况下能够学习识别模型。

你还需要知道什么叫做深度学习。深度学习简单来说，就是机器在学习过程中不断自主深化研究探索，达到能够代替人类的经验性工作。比如AlphaGo的围棋学习。

当然了，人工智能的学习少不了编程语言的学习包括Python、Java以及人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。另有工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。