python人工智能需要學(xué)習(xí)的知識(shí)有哪些

今天就跟大家聊聊有關(guān)python人工智能需要學(xué)習(xí)的知識(shí)有哪些，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

這里我們主要談?wù)摰氖蔷幊碳寄堋?/strong>

如果你打算采用 Python 作為主要開發(fā)語(yǔ)言（這也是目前人工智能領(lǐng)域的主流），那么 Python 的開發(fā)基礎(chǔ)是必須得掌握的，這是一切基于 Python 開發(fā)的根基。你得對(duì) Python 的基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)類型、常見模塊有所了解，能正確使用條件、循環(huán)等邏輯，掌握 list、dict 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其常用操作，了解函數(shù)、模塊、面向?qū)ο蟮母拍詈褪褂玫鹊取?br/>

在對(duì)此已經(jīng)熟練之后，你需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理相關(guān)的 Python 工具庫(kù)：

NumPy

NumPy 提供了許多數(shù)學(xué)計(jì)算的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方法，較 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大簡(jiǎn)化了矩陣運(yùn)算。

Pandas

基于 NumPy 實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)處理工具。提供了大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析方面的模型和方法。一維的 Series，二維的 DataFrame 和三維的 Panel 是其主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

SciPy

進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的 Python 工具包，提供了諸如微積分、線性代數(shù)、信號(hào)處理、傅里葉變換、曲線擬合等眾多方法。

Matplotlib

Python 最基礎(chǔ)的繪圖工具。功能豐富，定制性強(qiáng)，幾乎可滿足日常各類繪圖需求，但配置較復(fù)雜。

只要你用 Python 和數(shù)據(jù)打交道，就繞不開以上這幾個(gè)庫(kù)，所以務(wù)必學(xué)習(xí)一下。

而在此之后，你就需要根據(jù)自己的具體方向，選擇更專業(yè)的工具包進(jìn)行研究和應(yīng)用。

Python 在人工智能方面最有名的工具庫(kù)主要有：

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是用 Python 開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，其中包含大量機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)集，是數(shù)據(jù)挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib，可直接通過(guò) pip 安裝。

TensorFlow

TensorFlow 最初由 Google 開發(fā)，用于機(jī)器學(xué)習(xí)的研究。TensorFlow 可以在 GPU 或 CPU 上運(yùn)行，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異。目前無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是工程應(yīng)用中都被廣泛使用。但 TensorFlow 相對(duì)來(lái)說(shuō)更底層，更多時(shí)候我們會(huì)使用基于它開發(fā)的其他框架。

Theano

Theano 是成熟而穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)庫(kù)。與 TensorFlow 類似，它是一個(gè)比較底層的庫(kù)，適合數(shù)值計(jì)算優(yōu)化，支持 GPU 編程。有很多基于 Theano 的庫(kù)都在利用其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但對(duì)于開發(fā)來(lái)說(shuō)，它的接口并不是很友好。

Keras

Keras 是一個(gè)高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow 或 Theano 上運(yùn)行。它的接口非常簡(jiǎn)單易用，大大提升了開發(fā)效率。

Caffe

Caffe 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域名氣很大。它由伯克利視覺和學(xué)習(xí)中心（BVLC）和社區(qū)貢獻(xiàn)者開發(fā)，具有模塊化、高性能的優(yōu)點(diǎn)，尤其在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有極大的優(yōu)勢(shì)。Caffe 本身并不是一個(gè) Python 庫(kù)，但它提供了 Python 的接口。

PyTorch

Torch 也是一個(gè)老牌機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收購(gòu)之前用的也是 Torch（后轉(zhuǎn)為 TensorFlow），足見其能力。但因 Lua 語(yǔ)言導(dǎo)致其不夠大眾。直到它的 Python 實(shí)現(xiàn)版本 PyTorch 的出現(xiàn)。

MXNet

亞馬遜 AWS 的默認(rèn)深度學(xué)習(xí)引擎，分布式計(jì)算是它的特色之一，支持多個(gè) CPU/GPU 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

借助這些強(qiáng)大的工具，你已經(jīng)可以使用各種經(jīng)典的模型，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。但想成為一名合格的人工智能開發(fā)者，僅僅會(huì)調(diào)用工具的 API 和調(diào)參數(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

Python 是人工智能開發(fā)的重要工具，編程是此方向的必備技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和深度學(xué)習(xí)。而它們的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)（高等數(shù)學(xué)/線性代數(shù)/概率論等），編程是實(shí)現(xiàn)手段。

所以你想要進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，除了編程技能外，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)必不可少，然后還要去了解數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等知識(shí)。

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)python人工智能需要學(xué)習(xí)的知識(shí)有哪些有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。