人工智能是一个典型的交叉学科,涉及到数学、哲学、经济学、计算机、控制学、神经学和语言学等诸多学科,由于内容多且难度大,所以人工智能领域的人才培养也一直以研究生教育为主,从这个角度来看,学习人工智能相关技术还是具有一定难度的。<br>人工智能专业的学习需要具备扎实的基础学科基础,重点就是数学和物理,不论未来选择哪个具体的研究方向,基础学科的掌握程度将对人工智能的研发起到重要的作用。如果没有扎实的数学基础,从事人工智能的相关研发是比较吃力的,因此人工智能专业也有大量的数学相关课程,这无疑提升了学习的难度。
<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>