¿Qué conocimiento de Python necesitas aprender si quieres aprender inteligencia artificial?

La relación y aplicación de Python y la inteligencia artificial, así como qué conocimientos de Python necesitas aprender si quieres aprender inteligencia artificial. Primero veamos las dos imágenes de la inteligencia artificial y Python.

Como se puede ver en la imagen de arriba, la inteligencia artificial incluye dos módulos muy importantes: el aprendizaje automático de uso común y el aprendizaje profundo. En la imagen a continuación, Python tiene una gran cantidad de bibliotecas como matplotlib, Numpy,. sklearn, keras, etc., como pandas Bibliotecas como, sklearn y matplotlib son bibliotecas para procesamiento de datos, análisis de datos, modelado de datos y dibujo. Básicamente, rastreo de datos (scrapy), procesamiento y análisis de datos (pandas). y procesamiento de datos en aprendizaje automático. El dibujo (matplotlib) y el modelado de datos (sklearn) pueden encontrar bibliotecas correspondientes para su procesamiento en Python.

Entonces, si quieres aprender IA sin conocer Python, equivale a querer aprender inglés sin conocer las palabras.

Si quieres aprender bien Python, lo mejor es unirte a un buen entorno de aprendizaje. Puedes venir a este grupo Q. El primero es 629, el del medio es 440 y el último es 234. De esta manera será más conveniente para todos aprender y podrás ***Comunicarte y compartir información con amigos

Entonces, si quieres aprender inteligencia artificial y Python, ¿qué cosas deberías aprender? Aquí tienes un breve resumen. Introducción para usted:

En primer lugar, debe Para aprender a rastrear datos con Python, debe realizar análisis y modelado de datos. Al menos necesita tener datos. obtiene estos datos, pero muchos de ellos provienen de Internet. Este es un rastreador.

Rastreador: solicitudes, scrapy, selenium, beautifulSoup, todas estas bibliotecas son necesarias para escribir rastreadores web. Si dominas bien estas cosas, los datos estarán allí.

Luego, una vez que tenga los datos, puede realizar el procesamiento y análisis de datos. En este momento, necesita utilizar algunas bibliotecas para el procesamiento de datos.

Procesamiento de datos: Numpy, scipy, pandas, matplotlib, estas bibliotecas pueden realizar cálculos matriciales, cálculos científicos, procesamiento de datos, dibujos y otras operaciones respectivamente. Con estas bibliotecas, puede comenzar a procesar datos paso a paso. el formato que necesitas.

A continuación, una vez que los datos se ajusten a su formato, debe utilizarlos para modelar. En este momento, hay muchas bibliotecas que puede utilizar.

Modelado: nltk, keras, sklearn, estas bibliotecas se utilizan principalmente para el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. Úselas bien y se construirá su modelo.

Finalmente, si tu proyecto es un sistema en línea desarrollado en base a Python, también puedes aprender desarrollo web en Python, de modo que el modelo que crees pueda usarse directamente en el sistema en línea.

Desarrollo web: django, flask, tornado. Si comprende estas bibliotecas, su desarrollo web estará listo.

Sin embargo, hay un dicho que dice que "la vida es corta, uso Python". La razón por la que digo esto es porque Python es mucho más conciso que otros lenguajes al implementar varias funciones. en Python solo se necesita una línea de código para hacerlo, pero en Java es posible que necesites escribir mucho código para lograrlo.

Tome un ejemplo simple de lectura y escritura de archivos:

Lectura y escritura de archivos en Python:

//¿Leer archivos?

con open('readFile', 'r') as inFile: ?

para línea en inFile.readlines(): ?

imprimir línea?

.. ?

//¿Escribir un archivo?

con open('writeFile', 'w') como outFile: ?

outFile.write( ". ..")

Java lee y escribe archivos:

importar java.io.InputStreamReader; ?

importar java.io.FileInputStream; ?

importar java.io.FileReader;

importar java.io.FileWriter; ?

importar java.io.BufferedWriter; java.io.File; ?

BufferedReader br1 = nuevo BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("read_file1")) ?

BufferedReader br2 = nuevo BufferedReader(nuevo FileReader ( "read_file2")); ?

Línea de cadena = nulo; ?

mientras((línea = br1.readLine())!=null){ ?

System.out.println(line); ?

... ?

} ?

Archivo de salida = nuevo Archivo("write_file");

if (!file.exists()){ ?

file.createNewFile() ?

} ?

/ / true = ¿añadir archivo?

FileWriter fileWritter = new FileWriter(file.getName(),true);

BufferedWriter bufferWritter = new BufferedWriter(fileWritter);

bufferWritter.write(data); ?

bufferWritrer.flush();

bufferWritter.close();

Estimados compatriotas que estudian inteligencia artificial Chicos, Como puede ver, es solo un archivo simple de lectura y escritura. ¡El funcionamiento de Java es mucho más complicado que el de Python!

En el trabajo real, lo que debemos hacer es concentrar mucha energía en los datos, el análisis y la comprensión de los datos, en lugar de dedicar entre el 30% y el 50% del tiempo a escribir código. proporciona todas las bibliotecas de herramientas necesarias para el aprendizaje automático y le permite concentrarse en el procesamiento y análisis de datos. Por lo tanto, si desea aprender e ingresar a la industria de la inteligencia artificial, ¡aprenda bien Python, Sao Nian!

Finalmente, aquí tienes una lista de los rankings de idiomas de este año.