人工智能算法有沒有學(xué)習(xí)的必要？作為一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的算法工程師，我只從自己的經(jīng)歷來(lái)回答你的問題。1.既然從事人工智能相關(guān)的崗位，就需要掌握相應(yīng)的算法知識(shí)，這是一定的。即使你只是一個(gè)專注于開發(fā)的算法開發(fā)工程

人工智能算法有沒有學(xué)習(xí)的必要？

作為一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的算法工程師，我只從自己的經(jīng)歷來(lái)回答你的問題。

1.既然從事人工智能相關(guān)的崗位，就需要掌握相應(yīng)的算法知識(shí)，這是一定的。即使你只是一個(gè)專注于開發(fā)的算法開發(fā)工程師，也需要有一些算法常識(shí)。只有了解了常用的算法，才能調(diào)試程序，優(yōu)化參數(shù)。剛開始深度學(xué)習(xí)的時(shí)候也是調(diào)用開源框架，然后在github上下載的代碼進(jìn)行調(diào)試和優(yōu)化。在整個(gè)開發(fā)過程中，我們不斷會(huì)遇到與算法相關(guān)的函數(shù)，這就需要我們?nèi)ダ斫馑?，才能用好它。否則會(huì)盲目調(diào)整參數(shù)，無(wú)法總結(jié)規(guī)律，讓你的程序沒有泛化能力，沒有實(shí)用性。比如你在做圖像分類的時(shí)候，需要把你的分類樣本輸入到某個(gè)網(wǎng)絡(luò)(比如R

一個(gè)合格的Python工程師，應(yīng)該具備怎樣的編程水平？

首先，謝謝你邀請(qǐng)我。我感覺一旦學(xué)了一本書，基本上就具備了一個(gè)合格的python編程工程師。

第一章從數(shù)學(xué)建模到人工智能

1.1數(shù)學(xué)建模1.1.1數(shù)學(xué)建模與人工智能1.1.2數(shù)學(xué)建模中的常見問題1.2人工智能下的數(shù)學(xué)1.2.1統(tǒng)計(jì)學(xué)1.2.2矩陣概念與運(yùn)算1.2.3概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)1.2.4高等數(shù)學(xué)-導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分、定積分第二章Python快速入門2.1安裝Python2.1.1 Python安裝步驟2.1.2 IDE選擇2.2 Python基本操作2.2.1第一個(gè)小程序2.2.2注釋與打印格式2.2、continue、Pass2.3 Python高級(jí)操作2 . 3 . 1λ2 . 3 . 2 map 2 . 3 . 3 filter第三章Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)Numpy的介紹和安裝Numpy 3.1.1介紹Numpy 3.1.2安裝Numpy 3.2基本操作3.2.1了解NumPy3.1 NumPy數(shù)組類型3.2。3 NumPy創(chuàng)建數(shù)組3.2.4索引和切片3.2.5矩陣合并和3.2.6矩陣運(yùn)算和線性代數(shù)numpy 3.2.8 NumPy的廣播機(jī)制3.2.8 NumPy統(tǒng)計(jì)函數(shù)3.2.9 NumPy排序、 搜索3.2.10保存Numpy數(shù)據(jù)第4章常用科學(xué)計(jì)算模塊快速入門4.1 Pandas科學(xué)計(jì)算庫(kù)4.1.1了解Pandas 4 . 1 . 2 Pandas Pandas操作4.2 Matplotlib可視化圖庫(kù)4.2.1了解Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4 . 2 . 3 Matplotlib Ib繪圖案例4.3 SciPy科學(xué)計(jì)算庫(kù)4.3.1了解Scipy 4.3.2基本SciPy操作4.3.3 SciPy圖像處理案例第5章 爬蟲介紹5.2.1調(diào)用API5.2.2爬蟲實(shí)戰(zhàn)5.3爬蟲進(jìn)階-高效爬蟲5.3.1多進(jìn)程5.3.2多線程5.3.3協(xié)同進(jìn)程5.3.4總結(jié)第六章Python數(shù)據(jù)存儲(chǔ)6.1關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL6.1.1入門MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL MongoDB6.2.1入門NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6 . . 3本章總結(jié)6.3.1數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)理論6.3.2數(shù)據(jù)庫(kù)組合6.3.3結(jié)論第七章Python數(shù)據(jù)分析7.1數(shù)據(jù)采集7.1.1從鍵盤采集數(shù)據(jù)7.1.2讀寫文件7.1.3熊貓讀寫操作7.2數(shù)據(jù)分析案例7.2.1普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析案例7.2.2總結(jié)第八章自然語(yǔ)言。1潔霸分詞基礎(chǔ)8.1.2潔霸中文分詞8.1.2潔霸分詞的三種模式8.1.3標(biāo)注詞性并添加定義8.2關(guān)鍵詞提取8.2.1 TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2 TextRank關(guān)鍵詞提取8.3 word2vec簡(jiǎn)介8 . 3 . 1 Word 2 vec基本原理簡(jiǎn)介83.2 word2vec訓(xùn)練模型8.3.3基于gensim的word2vec實(shí)戰(zhàn)第九章從回歸分析到算法基礎(chǔ)9.1回歸分析入門9.1.1單詞的由來(lái) "回歸與9.1.2回歸與相關(guān)9.1.3回歸模型劃分與應(yīng)用9.2線性回歸分析實(shí)戰(zhàn)9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2 Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗(yàn)，第十章預(yù)測(cè)與控制:從K-Means聚類的角度， 算法調(diào)優(yōu)的基本概述10.1K-Means 10.1 . 1K-Means簡(jiǎn)介10.1.2目標(biāo)函數(shù)10.1.3算法流程10.1.4算法優(yōu)缺點(diǎn)分析10.2 K-Means實(shí)戰(zhàn)第十一章從決策樹看算法升級(jí)11.1決策樹基本介紹11.2經(jīng)典算法介紹11.2信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數(shù)11.2 3樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點(diǎn)12.2三種樸素貝葉斯實(shí)踐第十三章從推薦系統(tǒng)看算法場(chǎng)景13.1推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介13.1.1推薦系統(tǒng)的開發(fā)13.1.2協(xié)同過濾13.2基于文本的推薦13.2.1標(biāo)記和知識(shí)圖譜推薦案例13.2.2總結(jié)第十四章從TensorFlow開始深度學(xué)習(xí)之旅14.1初遇Ten SorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3！