2022年 11月 8日

python与人工智能编程-python学习(一)——python与人工智能

最近在朋友圈转起了一张图。抱着试一试的心态,我肝了些课程。都是与python相关的。

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课程一:你不知道的python

讲师:王玉杰(混沌巡洋舰联合创始人 & web开发工程师 & 数据工程师)

这门课主要是简单介绍了人工智能,人工智能与python的关系以及python的特点等。

零、思维导图预览:

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一、人工智能方面的应用

1.手机app方面:

——人脸识别 (face++) 也就是图像识别

—— 购物推荐(淘宝app)

—— 语音识别(讯飞输入法)

—— 图片识花(微信里的小程序)也是图像识别

—— 新闻资讯推荐(今日头条)

2.其他方面:

——无人驾驶

——AlphaGo 围棋(阿尔法狗)

二、人工智能背后的技术

——机器学习 &深度学习 &python

1.机器学习

特证:用大量的数据积累,然后从大连的数据中学习。

——常见的机器学习算法:线性回归,决策树,神经网络等。

2.深度学习

——机器学习中的多层神经网络

特征:可以自主的从大量数据中分析学习。

3.三者的关系:

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4.人工智能与Python的关系

——目前市面上大部分的人工智能的代码 都是使用Python 来编写。

三、Python的简单认识

1.python的特性

——1).多平台运行(macOS、windows、Linux)

若是windows环境,建议安装一个linux的环境。

****题外话: 树莓派(装着linux系统的电脑)*****

——2). 配置简单

——Anaconda

这是一个打包的集合,里面预装好了conda、python、众多packages、科学计算工具等等。所以也称为python的一种发行版。

——3).语法简单

一句话就能理解:“python 是世界上最不需要写注释的语言”

——4). 有强大的数据处理库

——numpy、scipy、pandas、matpioylib

Numpy:

——是构建科学计算代码集的最基础的库。它提供了许多用Python进行N维数组和矩阵操作的功能。该库提供了Numpy数组类型的数学运算向量化,可以改善性能,从而加快执行速度。

Scipy:

——是一个针对工程和科学库。主要功能是建立在Numpy基础之上,因此它使用了大量的Numpy数组结构。Scipy库通过其特定的子模块提供高效的数学运算功能,例如:数值积分、优化等。

Pandas:

——是一个简单直观的应用于“带标记的”和“关系性的”数据的Python库。它可以快速的进行数据操作、聚合和可视化。

MatPlotlib:

——是一个可以做数据的可视化图表的库。超酷。与之相似的库有:seaborn。且seaborn是建立在MatPlotlib之上的。

——5). 有丰富的第三方库

——6).编程工具推荐:Jupyter NoteBook

——直接在浏览器里运行,可以直接在里面写代码,程序运行后可以立即得到反馈。

——交互式编程环境。

四、Python职业方向

—— web开发 、人工智能 、数据分析、Linux运维、爬虫工程师、自动化测试