Python適合初學者學習的，Python是目前比較流行的程式語言，人工智慧也是行業內非常具有發展前景的領域，就情況來說，學習Python人工智慧是挺不錯的，而且Python不僅可以從事人工智慧，還可以從事資料分析、科學運算、web開發、爬蟲、機器學習等多個領域中。

但任何一個方向要達到具有競爭力的專業級別，都需要大量的實踐積累。

不難哦。第一步，學會python語言，瞭解一些numpy等庫。第二步，學習機器學習相關知識，包括knn，svm，ann等演算法。第三部，學會使用python進行演算法的開發。

人工智慧”一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴充套件。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智慧不像其他程式設計一樣，需要一種特定的計算機語言去開發它。人工智慧這塊領域包含了很多計算機這方面的技術。且聽我一一道來。

很多人知道，不管學習哪種程式設計，你的數學知識一定要好，而搞演算法的那一群工程師數學水平則更是要猶有過之。

階段一-高等數學

人工智慧的基礎，其中高等數學是必需必會的。而高等數學則包括資料分析、機率論、線性代數及矩陣、凸最佳化等。良好的數學基礎，也是有利於以後同學們在後續的課程中更好的理解機器學習和深度學習的內容。同時對於AI研究尤為重要，例如人工智慧中的智慧很大一部分依託“機率論”實現的。

階段二-python的高階應用

需要對python的高階應用。python語言在人工智慧上有著不可或缺的地位。機器學習則是非常的複雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設定資料來源及內部和雲部署之間的分流。而python則能更好地對其中的資料管道進行處理。使得我們能在學習機器學習的時候更加的輕鬆。

階段三-機器學習

開始進行機器學習。而機器學習中則涉及到很多複雜的演算法，透過演算法對資料進行分析和進行學習。然後對現實的情況作出判斷並對其進行迴應。比如說語音識別，從外部使用者身上獲取語音資料，然後進行演算法分析，最後識別為文字顯示在你的裝置上。

階段四-資料探勘

進行資料探勘對資料進行收集分析。顧名思義，資料探勘就是對資料進行挖掘，透過演算法對資料進行收集然後分析，模擬人的原始學習形態。而資料探勘涉及到了很多的知識，比如資料庫技術、機器學習、統計學、資料倉庫技術等。

階段五-深度學習

深度學習。深度學習則是機器學習的一個分支，是實現機器學習的技術，同時深度學習也給機器學習帶來了很多實際的應用。從TensorFlow、BP神經網路、深度學習概述、CNN卷積神經網路、遞迴神經網、自動編碼機，序列到序列網路、生成對抗網路，孿生網路，小樣本學習技術等方面講解深度學習相關演算法。

階段六-自然語言

自然語言的處理。自然語言的處理一直是計算機科學和人工智慧領域一個重要的方向。自然語言就是如漢語、英語這樣的語言。這類語言一直是我們人類的獨有的特權。而這階段的自然語言處理就是讓機器能聽懂並能處理自然語言。

階段七-影象處理

圖片處理就是計算機透過獲取影象並對影象進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術。已經廣泛地應用到各個領域。

難不難不取決於用什麼語言或者說工具，而取決於你對深度學習演算法的理解程度。準確說，目前還不能叫人工智慧，只能叫深度神經網路或者說深度學習。

把現在作為你冒險的開始，你會學到一種由高需求的技能，你會有一段新的經歷，你會得到新的機會。試一試吧。

編者按：新的一年，很多人都會想要有一個新的開始。在Andrei Neagoie看來，人們應該選擇一個非常有前景而且能夠從中獲得樂趣的職業，他認為這個職業就是學習程式設計，而且是學習Python，為什麼他要這樣說？又該怎麼去學習？他發表在Medium上的一篇文章詳細闡述了背後的原因，也給出了相關的學習規劃供人參考學習。

如果你是一個初學者，初級開發人員，或者對這個行業很好奇，這篇文章就是為你準備的。如果你是一個成熟的開發者，你可能會在這裡找到一些有用的資源，因為我列出了最好的方案，能給你的技能提升帶來巨大好處。

利用線上課程和大多數免費工具，你可以獲得一項有價值的技能，讓你在一個有回報、充滿挑戰的行業中工作。2018年，需要有技術素養的人的工作領域將會越來越多。這也是我第一次進入這個行業的原因。我想要控制自己的生活，並對自己從事什麼型別的工作有發言權。直到今天，我還在堅持自己的觀點：如果這是你的目標，這是一個最好的行業。

重要提示：這篇文章看起來可能像是指導你一步一步成為開發者的指南，但如果你仔細觀察，這背後有一種你可以應用於任何領域學習的策略。

為什麼要程式設計？

在我們進入真正成為一名開發者的步驟之前，必須要先了解一下為什麼你要沿著這條路走下去。每一個需要你付出生命中重要時間的決定都應該是合理。畢竟，時間是我們擁有的最重要的資源：

A、你想要在這個行業中工作，在這個行業裡，對技能的需求很大，而且有很多機會成為食物鏈頂端的非常重要的角色。

B、你喜歡獨立。你想要一種能讓你在世界上任何地方都能輕鬆找到工作的技能。如果你決定明天搬到冰島去，你想確保在找工作方面不會遇到麻煩。

C、你已經注意到了2003年和2018年之間的區別，以及我們在短短15年裡取得的技術進步有多大。你想處於一個影響世界程序的行業的最前沿。

D、過去幾年，最大的行業增長是在加密貨幣（比特幣）和人工智慧（機器學習）領域。我們不希望在這些事情在未來佔據主流的時候被拋在身後。你想要了解並且能夠掌握這些技能。

E、你認為改變是好的，學習永無止境。那麼為什麼不做點新東西呢？

但我沒有計算機科學學位，我甚至不知道網際網路是如何運作的！別擔心，我們會考慮到這一點的。繼續閱讀……

當你選擇一條新的職業道路時，這裡有一些不錯/必須的衡量指標：

1、在接下來的10多年裡，它必須是有用的。這項技能在未來的許多年裡都應該被重視，來保證你的工作是安全的。

2、對有這種技能的人的需求必須多於供給。行業中技能熟練從業者的數量越少，你對你的工作和你所工作的公司的控制力就會越強。

3、無論你在行業中有多少年的工作經驗，都能獲得高薪。你肯定不希望在過上體面的生活之前，還要在公司的職位晉升上花幾年的時間。

4、一個不需要大學專業學位的行業。你不會想要在開始賺錢之前去讀研究生課程，然後在接下來的4年裡負債累累。是的，我認為有比更昂貴的程式設計訓練營更好的選擇。

5、能夠在最短的時間內趕上行業中表現最好的人。沒有什麼經驗能幫你快速就業？你能以最快的速度縮小與該領域的資深專家之間的差距嗎？

6、它必須能夠給你提供基礎技能。無論未來如何，你都有多種職業可以選擇。例如，透過學習程式設計，你就能更好地理解新的或即將到來的技術，比如分散式應用、人工智慧和雲計算，然後選擇你想要進入的領域。

7、要開心。最重要的是，你每週都要工作40個小時。你當然不希望是枯燥乏味的。

根據我的經驗，程式設計符合上面的每一個要點。你的經歷可能會有所不同。我最喜歡的一本書是《太好了，他們不能忽視你》（So Good They Can’t Ignore You）。在書中，他們認為你不應該因為喜歡旅遊就去從事旅行行業。大多數人都是透過奮鬥和努力去掌握一項技能來找到激情的。一旦人們開始承認你的技能有價值，並且你能夠因為這些技能而感到受尊重，那就是你對你所做的事情產生激情的時候。

你想自己評估一下，看看它是否適合你。

重要的一點是：記住，前2個月你會覺得自己在攀登一座無法翻越的高山。你學習的每一門教程或課程都會讓你覺得自己是世界上唯一一個不懂這些東西的人。保持堅強。隨著時間的推移，你會有越來越多的“會心”時刻。我們稱之為冒名頂替綜合徵 (Imposter Syndrome)：你覺得自己是唯一一個不知道這個資訊的人，你被自我懷疑所包圍。請放心，當我們學習新東西時，我們都會有這樣的感覺。

你會學到的是，成為一個優秀的開發人員並不一定要記住一大堆文件。這是關於如何使用所有可用的工具來解決問題。這是一個解決問題的方法，從不知道的狀態變為可能。

我是誰，你為什麼要聽我的？

這個問題非常直接，但我想這是公平的。首先，我是一名資深的軟體開發人員，曾在包括矽谷在內的一些頂尖科技公司工作過。在我的職業生涯中，我一直很幸運，在2018年，我將幫助其他人學習軟體技能。但我並不是天生的電腦奇才。我沒有獲得計算機科學專業的學位。

這一切都是在多年前開始的.....我想要轉行，於是決定自學計算機程式設計。

第一個月，我回避了所有的教程或書籍。相反，我用這個月的時間來尋找我怎麼去學習以及怎麼有可能獲得工作的最佳方式。我想要高效率，不浪費時間去學習過時的技術，或者學習一些我在一個月後就會忘記的東西。我研究了其他人的經歷，看了招聘啟事，與知名的開發者交流，查閱了線上課程，研究了訓練營，甚至閱讀了未來學家介紹20年後我們將會使用哪些技術的文章。基於這些，我為自己制定了一個專注於效率的課程：在最短的時間內能被僱傭的關鍵學習量。

課程的重點不在於做最少的工作。相反，它的重點是在最重要的事情上努力工作，以便以最優的方式進行工作。這並不意味者要做最低限度的工作，也不意味著要為成為一名初級開發人員而努力。如果你能夠透過努力工作，跳過這個過程，直接進入中級開發者的角色，那將是一個更好的結果。幸運的是，我已經篩選過了所有的東西。

儘管我花了一個月的時間來對我的學習進行規劃，而不是直接開始學習，但從長遠來看，這是非常有用的，因為我並沒有盲目。我知道我要去哪裡，我有一張通往終點的線路圖。你也會有。

你將會成為一個Python程式設計師的原因如下：

IEEE Spectrum近日釋出了2018年計算機語言排行。他們收集了9個來源共11個指標，對47種語言進行加權後，算出每個語言的分數並排名。Python今年與2017年一樣都是第一名，第二名與第三名分數皆往下掉，而且名次有所不同，C語言從2017年的第二名掉到了第三名，而2017年的第三名Java則在2018年成了第四名，C++位居第二名。

Python語言本身簡潔，優美，功能超級強大。語法非常接近英語，去掉了傳統的C++/Java使用大括號來區分一個方法體或者類的形式，而是採用強制縮排來表示一個方法或者類。相比較其他不少主流程式語言，有更好的可讀性，因此上手相對容易。風格統一，而且內建了很多高效的庫，打個比方，同樣一項工作C語言可能要1000行，java要100行，python可能只要10行。而且從桌面應用，web開發,自動化測試運維，爬蟲，人工智慧，大資料處理都能做。

還有跨平臺的特性。類似很多流行程式語言Java、C++、C都能跨平臺而且開源，Python也是如此，由於它是開源的，所以也支援可移植性。你可以隨處執行Python，換句話說你在window上寫的程式碼，可以很方便的再linux、mac上執行。而且Python是有很多有名的大公司在用。非常有名的有Google，facebook，Yahoo，YueTube，還有美國宇航局NASA，像著名的開源雲計算平臺openstack也是用python寫的，還有豆瓣也是用python寫的。

可知Python作用廣泛。

Python社群正以驚人的速度增長。這個社群有很多新的發展。相信我，這是一個很棒的技術，有很多需求，也有一個偉大的社群。夠了，讓我們開始吧。在下面，你會找到我認為的最適合你的東西，讓你能夠充分利用自己的時間。在4個月後，你應該能夠獲得第一個真正的非入門級的程式設計工作。這個過程，不需要參加程式設計訓練營。只有你和你的決心。

4個月，一步一個腳印

我們將專注於在2018年最被人需要且最有可能找到工作的技能。像C或jQuery這樣的技術已經過時了。它們沒有任何問題，我完全尊重它們，但根據這些年我收到的一些電子郵件，很多使用這些技術的人都在經濟上遇到了困難，而且有家人需要他們支援。時間對他們來說很重要，他們也希望儘快找到工作。

一、Python基礎（沒有基礎要先花時間把這裡掌握）

掌握Python基礎相關的知識是為了後續的學習打下堅實的基礎。這一部分是針對無基礎或者對Python還不太瞭解的朋友，當然入門了的朋友也可以鞏固一下。

二、Python網路爬蟲基礎及進階實訓（第一個月）

網路爬蟲是一種程式，主要用於搜尋引擎，它將一個網站的所有內容與連結進行閱讀，並建立相關的全文索引到資料庫中，然後跳到另一個網站。隨著網路的迅速發展，全球資訊網成為大量資訊的載體，如何有效地提取並利用這些資訊成為一個巨大的挑戰。這樣下來，掌握Python網路爬蟲將是我們的學習之路。

三、Python人工智慧基礎與進階——機器學習與資料探勘、深度學習（第二個月）

現今人工智慧無疑是今年最為火熱的行業，由於人工智慧領域的人才需求量急速增長，基礎層研究人才成為最大人才需求點，包括深度學習、機器學習、資料探勘、神經網路等細分領域都“一將難求”。

四、Python WEB開發技術實訓（第三個月）

Web中關鍵是提供服務的網站，而組成網站的關鍵元素是網頁。這些網頁包括文字、圖片、音樂等，而且網頁還有靜態和動態的區別，動態網頁可以自動生成新的頁面。想要學好Web開發技術要先了解Python網路開發知識，熟悉Python網路程式設計，為工作實戰打下基礎。

五、Python自動化運維技術實訓（第四個月）

隨著技術的進步、業務需求的快速增長，一個運維人員通常要管理上百、上千臺伺服器，運維工作也變的重複、繁雜。把運維工作自動化，能夠把運維人員從伺服器的管理中解放出來，讓運維工作變得簡單、快速、準確。要了解自動化運維技術，先熟練使用Ansible等運維工具，熟悉掌握網際網路企業運維流程。能夠自主搭建B/S自動化運維平臺。透過Python實現對叢集伺服器進行批次自動化運維。

後記：每一份堅持都是成功的累積，只要相信自己，總會遇到驚喜；每一種活法都有各自的軌跡，記得肯定自己，不要輕言放棄；每一個清晨都是希望的伊始，記得鼓勵自己，展現自信的魅力。