python人工智能需要学习的知识有哪些
python人工智能需要学习的知识有哪些发布时间：2020-07-2211:07:50来源：亿速云阅读：199作者：Leah栏目：编程语言今天就跟大家聊聊有关python人工智能需要学习的知识有哪些，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
这里我们主要谈论的是编程技能。
如果你打算采用Python作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么Python的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于Python开发的根基。你得对Python的基本语法、数据类型、常见模块有所了解，能正确使用条件、循环等逻辑，掌握list、dict等数据结构及其常用操作，了解函数、模块、面向对象的概念和使用等等。
在对此已经熟练之后，你需要学习数据处理相关的Python工具库：
NumPy
NumPy提供了许多数学计算的数据结构和方法，较Python自身的list效率高很多。它提供的ndarray大大简化了矩阵运算。
Pandas
基于NumPy实现的数据处理工具。提供了大量数据统计、分析方面的模型和方法。一维的Series，二维的DataFrame和三维的Panel是其主要的数据结构。
SciPy
进行科学计算的Python工具包，提供了诸如微积分、线性代数、信号处理、傅里叶变换、曲线拟合等众多方法。
Matplotlib
Python最基础的绘图工具。功能丰富，定制性强，几乎可满足日常各类绘图需求，但配置较复杂。
只要你用Python和数据打交道，就绕不开以上这几个库，所以务必学习一下。
而在此之后，你就需要根据自己的具体方向，选择更专业的工具包进行研究和应用。
Python在人工智能方面最有名的工具库主要有：
Scikit-Learn
Scikit-Learn是用Python开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib，可直接通过pip安装。
TensorFlow
TensorFlow最初由Google开发，用于机器学习的研究。TensorFlow可以在GPU或CPU上运行，在深度学习领域表现优异。目前无论是在学术研究还是工程应用中都被广泛使用。但TensorFlow相对来说更底层，更多时候我们会使用基于它开发的其他框架。
Theano
Theano是成熟而稳定的深度学习库。与TensorFlow类似，它是一个比较底层的库，适合数值计算优化，支持GPU编程。有很多基于Theano的库都在利用其数据结构，但对于开发来说，它的接口并不是很友好。
Keras
Keras是一个高度模块化的神经网络库，用Python编写，能够在TensorFlow或Theano上运行。它的接口非常简单易用，大大提升了开发效率。
Caffe
Caffe在深度学习领域名气很大。它由伯克利视觉和学习中心（BVLC）和社区贡献者开发，具有模块化、高性能的优点，尤其在计算机视觉领域有极大的优势。Caffe本身并不是一个Python库，但它提供了Python的接口。
PyTorch
Torch也是一个老牌机器学习库。Facebook人工智能研究所用的框架是Torch，DeepMind在被谷歌收购之前用的也是Torch（后转为TensorFlow），足见其能力。但因Lua语言导致其不够大众。直到它的Python实现版本PyTorch的出现。
MXNet
亚马逊AWS的默认深度学习引擎，分布式计算是它的特色之一，支持多个CPU/GPU训练网络。
借助这些强大的工具，你已经可以使用各种经典的模型，对数据集进行训练和预测。但想成为一名合格的人工智能开发者，仅仅会调用工具的API和调参数是远远不够的。
Python是人工智能开发的重要工具，编程是此方向的必备技能。但并不是掌握Python就掌握了人工智能。人工智能的核心是机器学习（MachineLearning）和深度学习。而它们的基础是数学（高等数学/线性代数/概率论等），编程是实现手段。
所以你想要进入这个领域，除了编程技能外，数学基础必不可少，然后还要去了解数据挖掘、机器学习、深度学习等知识。
看完上述内容，你们对python人工智能需要学习的知识有哪些有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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对于那些想要从事人工智能项目的开发人员来说，他们需要具备哪些必要的技能？我们就这个问题采访了22位相关企业的高管，以下就是对他们采访的总结归纳。
关于数学
数学方面技能的掌握取决于研究深度。人工智能并不依赖与任何编程语言，这意味着开发人员需要掌握处理数据相关的其他技术，其中包括了算法，代数和微积分。具备这些技能的重要性显而易见。同时我们还需要了解人类对于自然语言处理的思维过程，其中的上下文联系，隐含意图以及所描述事物间的联系等等。这需要深入洞察人类的思维过程。数学专业的学生更容易成为一名人工智能项目中的软件开发人员，因为他们已经具备了统计学的基础，而这对人工智能或机器学习是非常重要的。相反一名普通的软件开发人员不可能简单的通过某些Python库的运用就能解决实际问题。统计学，数据建模，大数据，深度学习和递归神经网络等知识与一种或多种编程语言相结合，对于试图进入人工智能的开发人员来说是一个比较好的出发点。进而把实际问题从更高层次的角度抽象出来，从而使的计算机能够理解并进行处理。良好的数学知识和数据科学的学术背景，通过不同方式（各种研讨会，个人博客等）跟上这个快速发展的领域。擅长处理大数据集。能够快速掌握机器学习的工具集并将其集成到更大的项目中。对众多相关数学知识进行梳理，并建立自己的人工智能知识体系。比如，了解数据类型，掌握机器学习，相关算法，决策树和神经网络。还要了解业界的知名项目（开源项目，Apache，谷歌，IBM，微软，R，Python等等）。关于数据科学
能够读懂数据，挖掘数据中信息，发现数据中的问题，对数据敏感，能够绘制数据地图。精通Python和Java。了解TensorFlow，Café和Torch等主流人工智能库。能够从HDFS数据湖或数据库中提取正确的数据。知道如何使用过滤器。数据的质量很重要。了解如何策划和准备数据。通过各种渠道获取理论基础知识（比如Coursera上的相关课程）。开始为一家人工智能公司工作或在现有工作中进行一些人工智能方面的实践。我们只是让开发人员使用神经网络来构建应用程序，以了解图像何时被完全正确呈现。了解人工智能框架和Spark。数据科学家要具备计算机科学，分析部署，ETL等知识。注重可用数据，掌握训练系统的方法，从而获得最佳的训练结果。通过相关培训或黑客马拉松提升自身技能。如果从事机器学习算法研究，与语言学团队合作对机器学习数据进行预处理。能够灵活熟练地使用开源工具，专注于业务问题解决。通过R和Python进行迭代建模，并使用Scala进行分布式计算。其他
后端开发人员需要了解机器学习和大量关于人工智能的开源技术。前端开发人员需要了解聊天机器人及其会话流程。开始尝试任意一种人工智能技术，进行不同于传统的思维方式来解决问题。这点非常重要。人工智能开发人员主要的工作就是“教”机器。把问题进行分解并思考如何提高训练的有效。然后观察训练的过程并对并重新成为学习基础。想想你需要系统理解的核心概念是什么。有很多途径可以做你正在寻找的东西。获得不同的心态并解决手头的问题。如今，由于人工智能的最新应用需要高度专业化的理论和实践知识，通过研读相关的博士学位正迅速成为最基本要求。数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击领劵开始云上实践吧！
以上为译文。
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《what-skills-do-developers-need-for-ai?》，译者：friday012，审校:。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文。