인공지능은 파이썬을 배워야 하나요?

파이썬은 matplotlib, Numpy, sklearn, keras 등 pandas, sklearn, matplotlib 등 많은 라이브러리를 사용할 수 있으며 모두 데이터 처리, 데이터 분석, 기본적으로 기계 학습의 데이터 수집, 데이터 처리 및 분석 (팬더), 데이터 렌더링 (matplotlib), 데이터 모델링 (sklearn) 은 모두 Python 에서 처리할 해당 라이브러리를 찾을 수 있습니다.

파이썬 및 인공지능

현재 대부분의 심도 있는 학습 프레임워크는 Python 을 지원하므로 Python 은 인공지능 (AI) 과 데이터 분석을 위한 공통 언어입니다. 뿐만 아니라 파이썬에는 고품질 문서, 풍부한 AI 라이브러리, 기계 학습 라이브러리, 자연어 및 워드 프로세싱 라이브러리가 포함되어 있습니다.

특히 Python 의 기계 학습은 인공지능 분야의 많은 요구를 충족시켰다.

그렇다면 파이썬+인공지능을 배우려면 무엇을 배워야 할까요?

1 단계: 파이썬 기초. 파이썬 기술을 능숙하게 사용하여 작은 문제에 대한 프로그래밍을 완성할 수 있다.

2 단계: 웹 기반 개발. 객체 지향 프로그래밍 방법을 사용하여 Linux 운영 체제 기반 멀티 태스킹 네트워크 프로그램 개발을 개발할 수 있습니다.

3 단계: Web-Django 프레임 워크 및 프로젝트.

1, 메인스트림 웹 사이트 개발, 공통 기술 포인트 파악

실제 문제에 따라 해당 데이터베이스 테이블을 설계하십시오.

4 단계: 웹 플래시 프레임 워크 및 프로젝트.

1, 높은 동시 전체 기능 웹 사이트 개발;

2. 데이터 처리 응답 속도를 높이고 캐시를 유연하게 사용합니다.

5 단계: 인공 지능 기계 학습 프로그래밍.

1. 수집된 데이터를 기계 학습 알고리즘 모델과 일치하도록 배운 과학 컴퓨팅 라이브러리를 사용하여 기본 처리

배운 기계 학습 알고리즘을 사용하여 몇 가지 실제 문제를 해결하십시오.

인공지능 기계 학습 프로그래밍 6 단계.

1, 다른 장면에서 권장 시스템의 알고리즘 응용 프로그램을 구현할 수 있습니다.

2. 추천 시나리오 업무 프로세스에 따라 추천 업무 개발을 완료할 수 있습니다.