Python人工智能完整學習路線
發布時間：2021-08-30 11:34:34 已幫助：69人
Python人工智能的學習路線如下所示：
1)爬蟲
要學用Python如何爬取數據，要做數據分析、數據建模，起碼要有數據，這些數據來源有多種渠道，但是很多都來自網絡，這就是爬蟲。
網絡爬蟲又被稱為網頁蜘蛛、網絡機器人，是一種按照一定的規則自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。
常見的Python爬蟲庫包括requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，這些庫都是寫網絡爬蟲需要使用到的庫，掌握這些庫的使用，就能完成收集數據任務。
2)數據處理和分析
有了數據就需要進行數據處理和分析了。
常見的Python數據處理庫有numpy、scipy、pandas、matplotlib，這些庫可以進行矩陣計算、科學計算、數據處理、繪圖展現等操作，有了這些庫，就可以開始把數據處理成需要的格式。
3)訓練模型
把數據處理成符合訓練使用的格式后，就需要利用這些數據訓練生成模型。
常見的Python建模庫有nltk、keras、sklearn，這些庫主要是用于自然語言處理、深度學習和機器學習。最終，人工智能的預測模型經過數據訓練被構建出來。
“人生苦短，我用Python”，之所以這么說是因為Python在實現各個功能的時候要遠比其他語言簡練得多。
在真實的中，我們需要做的事情是把大量的精力集中在數據上，如數據的分析和理解上，而不是花費過多的精力去寫代碼，Python不光是提供了機器學習所需要的一切工具庫，還能讓你專注在數據處理和分析上，通過上面Python庫的引用，簡練的三步即可完成機器學習項目。
拓展：Python為什么是人工智能的首選語言？
Python是當下人工智能機器學習最為熱門的編程語言之一，要想學習AI而不懂Python，那就相當于想學英語而不認識單詞。
Python語法要素不多，是一門簡單易學的語言，Python號稱是最接近人工智能的語言，因為它的動態便捷性和靈活的三方擴展，成就了它在人工智能領域的地位。
常規的人工智能包含機器學習和深度學習兩個很重要的模塊。基本上機器學習中對數據的爬取、處理和分析建模在Python中都能找到對應的庫。
Python在人工智能（機器學習）方面的優勢主要表現為以下兩點：
1)Python非常簡單
對于初學者而言，Python非常簡單，非常貼近人類的自然語言。閱讀一個Python程序就感覺像是在讀英語一樣。
Python的這種偽代碼本質是它的優點之一，它能降低你的學習成本，能夠讓你將更多精力專注于解決數據分析等問題本身。
2)Python是開源的
Python是開放源代碼的軟件。簡單地說，你可以自由地發布這個軟件的拷貝，閱讀它的源代碼，對它做改動，把它的一部分用于新的自由軟件中。
開源指開放軟件的源代碼，允許任何人或組織以公益或商業目的修改或使用。開源是一種互聯網共享文化現象。開源與分享的目的就是借助社區的力量，快速迭代壯大軟件或硬件的功能，通過共享，實現共贏。
由于它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上。你的所有Python程序無須修改就可以在下述任何平臺上面運行。這些平臺包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Windows CE等，甚至還有PocketPC、Symbian以及Google基于Linux開發的Android平臺。
你只需要把你的Python程序拷貝到另外一臺計算機上，它就可以了，這也使得你的Python程序更加易于推廣傳播。
另外值得一提的是MicroPython，它旨在盡可能與普通Python兼容，讓你輕松將代碼從桌面傳輸到微控制器或嵌入式系統。MicroPython讓開發嵌入式應用程序變得非常簡單。
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