人工智能其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。对于人工智能在编程方面需要满足多方面的要求。需要掌握至少一门编程语言,首选语言是Python,毕竟算法的实现或是要编程的;如果深入到硬件,一些电类基础课必不可少。<br>人工智能学习的重点是机器学习。机器学习不是手动编码具有特定指令的软件例程来完成特定任务,而是一种“训练”算法的方式,以便它可以学习如何“训练”涉及向算法提供大量数据并允许算法自我调整和改进。
<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>