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python代碼記不住可以找工作嗎？

謝謝你的邀請(qǐng)。代碼是不會(huì)被記住的。你可以多練習(xí)。建議通過(guò)做小項(xiàng)目來(lái)學(xué)習(xí)。你可以注意我的標(biāo)題“尤凡提”。課堂上錄了很多視頻，包括Python/機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介/深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介/pyspark大數(shù)據(jù)開發(fā)/人臉識(shí)別項(xiàng)目等，你可以從Python項(xiàng)目開始，根據(jù)我的視頻一步一步地做項(xiàng)目，慢慢的你會(huì)感覺到，也不會(huì)問這樣的問題。如果硬件條件好，可以選擇人工智能作為未來(lái)的發(fā)展方向。人工智能的發(fā)展一般是從python開始的，但是對(duì)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，特別是概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)有一定的要求。

人工智能學(xué)習(xí)的總體路線圖：1。數(shù)據(jù)科學(xué)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

你可能沒有太多的時(shí)間去系統(tǒng)地學(xué)習(xí)。掌握數(shù)據(jù)分析和挖掘所需的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，以后慢慢補(bǔ)課。當(dāng)然，你的專業(yè)是統(tǒng)計(jì)學(xué)，所以沒什么大問題。

2. Python核心編程

這本市面上的Python書和視頻幾乎一樣。我建議你看我的視頻，快速開始一個(gè)小項(xiàng)目。

3. Python

數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫(kù)，如果數(shù)據(jù)分析是發(fā)展方向，則關(guān)注pandas/Matplotlib，而關(guān)注numpy則是AI方向。

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)

重點(diǎn)掌握sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，熟悉各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)合。

5. 深入學(xué)習(xí)

關(guān)注CNN/RNN和常見變體，tensorflow2/keras/pytorch框架。

6. 計(jì)算機(jī)視覺/自然語(yǔ)言處理/語(yǔ)音技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺相對(duì)成熟，而NLP是近年來(lái)學(xué)術(shù)界爆發(fā)的主要方向。

希望對(duì)您有所幫助

您所知道的關(guān)于人工智能AI的知識(shí)有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來(lái)回答這個(gè)問題。

首先，人工智能的知識(shí)體系非常龐大。從目前的研究方向來(lái)看，可以分為六大研究領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人學(xué)。這些不同的領(lǐng)域也有許多細(xì)分的研究方向。

從學(xué)科體系來(lái)看，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)等多個(gè)學(xué)科，因此人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學(xué)科不僅知識(shí)量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領(lǐng)域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關(guān)，因此在人工智能領(lǐng)域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用來(lái)看，在計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理兩個(gè)方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺(tái)，基于這些人工智能平臺(tái)，可以與行業(yè)產(chǎn)生更多的組合，為人工智能技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，同時(shí)進(jìn)行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，未來(lái)很多領(lǐng)域需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合。智能化也是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動(dòng)下，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的落地應(yīng)用，也將為人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。目前，應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網(wǎng)）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。未來(lái)，將有更多的產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)相結(jié)合。

學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎？

開始時(shí)，您不必很好地學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項(xiàng)技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補(bǔ)。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實(shí)際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語(yǔ)言，但是語(yǔ)言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬(wàn)事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項(xiàng)技術(shù)。該算法在實(shí)際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。

希望對(duì)您有所幫助

深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)隨著信息社會(huì)的發(fā)展、學(xué)習(xí)科學(xué)的發(fā)展和課程改革而出現(xiàn)的一種新的學(xué)習(xí)模式和形式。

目前，對(duì)深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的想法和事實(shí)，將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來(lái)，并將現(xiàn)有的知識(shí)轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師指導(dǎo)下的一個(gè)有意義的學(xué)習(xí)過(guò)程，學(xué)生圍繞挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全心投入，體驗(yàn)成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機(jī)整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)有幾個(gè)特點(diǎn)。一是觸動(dòng)人心的學(xué)習(xí)。第二，體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。三是深入認(rèn)識(shí)和實(shí)踐創(chuàng)新的研究。

深度學(xué)習(xí)是什么意思？

Python是2018年最熱門的編程語(yǔ)言。就像熱點(diǎn)一樣，從事或想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)的人自然會(huì)注意到python，這也得益于一些媒體和一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。當(dāng)然，實(shí)際上主要受Python語(yǔ)言特性的影響。讓我們從幾個(gè)方面來(lái)談?wù)劄槭裁春芏嗳讼矚gPython。

首先，Python很容易學(xué)習(xí)。作為一種開源語(yǔ)言，它有豐富的學(xué)習(xí)資料，而且語(yǔ)言簡(jiǎn)單。你可以在很短的時(shí)間內(nèi)掌握它的基本語(yǔ)法，你可以在兩三天內(nèi)精通編程。開始時(shí)我只有一點(diǎn)C語(yǔ)言基礎(chǔ)。我花了4天時(shí)間學(xué)習(xí)相同的基礎(chǔ)知識(shí)，然后我可以在網(wǎng)上找到各種演示。其次，Python也符合這個(gè)時(shí)代。現(xiàn)在，人們一般都很忙，時(shí)間也很貴。大多數(shù)人不想在編程語(yǔ)言上花費(fèi)太多時(shí)間。此外，互聯(lián)網(wǎng)變化如此之快。當(dāng)你真正學(xué)完那門語(yǔ)言時(shí)，它可能已經(jīng)過(guò)時(shí)了。這是很多人擔(dān)心的，所以Python會(huì)受到很多人的青睞。

第二，python可以做很多事情，比如爬蟲、網(wǎng)頁(yè)開發(fā)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、3D游戲開發(fā)、科學(xué)數(shù)字計(jì)算、人工智能等，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人工智能非常普及，python有一個(gè)強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)包和許多其他相關(guān)的工具包。很多工作不需要重新組裝車輪，因此使用起來(lái)非常方便。簡(jiǎn)而言之，使用Python進(jìn)行開發(fā)變得更加簡(jiǎn)單和高效。此外，Python對(duì)初學(xué)者也非常友好。作為一種腳本語(yǔ)言，它除了簡(jiǎn)單易學(xué)之外，還可以做很多事情，比如制作一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲，畫一些有趣的動(dòng)畫，這也會(huì)給初學(xué)者很大的動(dòng)力。

第三，在Python相關(guān)崗位工作的薪水也非?？捎^。雖然Python在性能上沒有太大的優(yōu)勢(shì)，可以說(shuō)Python是一種速度非常慢的語(yǔ)言，但是近年來(lái)，隨著硬件的不斷完善，這個(gè)缺點(diǎn)已經(jīng)被容忍了。因此越來(lái)越多的企業(yè)選擇Python進(jìn)行開發(fā)，Python的就業(yè)市場(chǎng)也得到了很好的發(fā)展。

最后，雖然有很多人喜歡Python，也有很多人學(xué)習(xí)Python，但真正能從事Python相關(guān)工作的人卻很少。與Python相關(guān)的主要崗位要求比較高，比如數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等崗位，一般都比普通的開發(fā)崗位難度大。因此，Python中的主要位置很少，但也有一些。

有一個(gè)詞概括了Python：優(yōu)雅

事實(shí)上，這是由Python的語(yǔ)言特性造成的。當(dāng)你學(xué)習(xí)咕嚕時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它很熱，因?yàn)橐獙W(xué)習(xí)的人太少了，而且