人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学等多方面的知识。是一台包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上:首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析;其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;总的说来,人工智能研究的一台主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
<br>第七阶段,实战Flask(周期5天)<br>此阶段掌握:Flask入门、模板的使用、表单的处理、数据库操作、项目实战。<br>第八阶段,实战Tornado(周期5天)<br>在进入正式的知识点之前,先花一天的时间掌握预备知识:并发编程、I/O模式和事件驱动。然后开始学习Tornado入门、异步化、WebSocket的应用等等。<br>第九阶段,爬虫开发(周期10天)<br>包括网络爬虫和相关工具、数据采集和解析、存储数据、并发下载、解析动态内容、表单交互和验证码处理、 Scrapy入门、Scrapy高级应用、Scrapy分布式实现等等。<br>第十阶段, 数据处理和机器学习(周期15天)<br>在工具知识点部分,主要介绍机器学习基础、 Pandas的应用、 NumPy和SciPy的应用、 Matplotlib和数据可视化。在算法部分,主要介绍 k最近邻(KNN)分类、 决策树、 贝叶斯分类、支持向量机(SVM)、 K-均值聚类、回归分析。其他也包括:大数据分析入门、大数据分析进阶、 Tensorflow入门、 Tensorflow实战、推荐系统。<br>注:这一部分资料,尚未更新完整。<br>第十一阶段, 团队项目开发(周期10天)<br>开始的前两天, 你需要先组建好开发团队和完成项目选题,数据库设计以及OOAD。<br>在之后的6天内,使用Django开发项目;最后给自己留两天的实践测试和部署。<br>OMT<br><img><br>学完这100天的知识点,认真完成项目,无论去面试哪一家公司的Python开发岗位,相信你都是信心满满。为了让你尽快拿到offer,此项目还给出了其他的一些资料,包括PEP 8风格指南、Python参考书籍、Python惯例、玩转PyCharm、用函数还是用复杂的表达式、知乎问题回答、那些年我们踩过的那些坑。<br>例如在知乎问题回答文档中,就给出了Python各个方向的岗位招聘需求情况☟<br><img>