人工智能python零基础入门,python人工智能编程教程

这篇文章主要介绍了python人工智能方向怎么学，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

前言

随着全球市场的饱和，以及模式创新的用尽，传统的互联网产业已经进入成熟阶段，不会再有突飞猛进的发展。

（文末送读者福利）

接下来，是人工智能和大数据展露锋芒的时候了，它们在未来 10 年一定会快速增长，形成规模python画心的源代码。能够在这两个赛道深耕的读者，一定会厚积薄发，赚取超额收入。

我自己一直在负责 VIP 会员的答疑工作，经常会有初学者问我应该选择哪个编程方向，我的答案基本都是确定的，就是人工智能和大数据。

选择大于努力，机遇大于选择，各位小伙伴一定要把握住时代的风口。

为了让大家能够快速切入一个陌生领域，咱们已经发布了两套大数据学习路线，分别是：
大数据开发学习路线

（文末送读者福利）

Python数据分析学习路线

今天咱们再发布一套《Python 人工智能学习路线》，基本就算把坑填上了，哈哈。
人工智能的主要实现方式就是机器学习，所以这套学习路线其实就是在谈机器学习。

创作故事

这是目前最难产最吐血，同时也是最干货最给力的一套学习路线，它 100% 原创，通篇超过 1.7W 字。

机器学习涉及到的知识板块非常繁杂，而且包含了不同的细分方向，所以创作过程非常漫长，需要作者保持耐心和毅力，一旦心情急躁，或者遭遇坎坷，就容易产生厌烦心理。

从规划大纲，到创作初稿，到二次迭代，这套学习路线花费了两个多月的时间。期间为了给小伙伴加油打气，我自己还扮演了一个新的角色，就是程序员鼓励师。

嗯，画大饼、讲故事、说笑话、买零食，这些创业者常干的事，我一个也没落下。

当然，创作期间我们也遇到了障碍，有一些细节问题无法敲定，而且搜遍全网也没有详细资料，所以我们不得不去请教更加专业的大佬。

关于大佬

经过一番折腾，我们最终联系到了机器学习领域内的一位博士生导师，同时也是某 985 大学的副教授。

他的头衔多达几十个，我就不一一列举了，这里只说几个比较重要的：
在控制与优化领域，发表 SCI/EI 论文 110 余篇；

授权专利 5 项；

软件著作 25 项；

多个国际期刊审稿人；

中国自动化学会无人飞行器自主控制专业委员会委员；

清华大学智能无人系统产学研联盟成员。

关于学习路线

人工智能简称 AI，它是 Artificial Intelligence 的缩写。

AI 不仅仅是一门计算机技术，在实践过程中还需要融合很多其它学科的知识，比如数学、控制学、空气动力学、神经学、心理学等。

AI 通过模拟人的思维和意识，让机器像人一样思考，具备人的“智慧”，从而代替人类完成一部分“高级”工作。

现在的 AI 已经融入了多个行业，比如智能家居、自动驾驶、智慧养殖、虚拟主播等。AI 正在催生出一批颠覆性技术，引发新一轮的科技爆发和产业变革。

由于人才紧缺，门槛较高，AI 工程师的待遇非常吓人，新入职大厂/独角兽的应届生，年包基本都在 40W 以上，有些 NB 的应届生甚至可以拿到 60W。

总之，现在入局人工智能领域，无论是“前景”还是“钱景”都非常不错。

这是一套非常详细的人工智能学习路线，它坚持实用主义，追求前沿技术，不但为初学者规划了具体的学习步骤，还为初学者拆解了不同的细分方向。

这套人工智能学习路线将为您解决以下几个问题：

AI 工程师需要掌握哪些技能，每种技能都需要掌握到什么程度？

先学什么，再学什么，具体的学习顺序是怎样的？

人工智能有哪些主要的细分方向，不同方向需要掌握哪些不同技能？

人工智能是一个比较宏大的领域，涉及到太多算法和模块，以及其它学科的交叉知识，初学者不可能在短期内全部掌握，我的建议是挑选一个自己感兴趣的方向，然后深入研究，以后如果有余力/有需要的话，再回来探索其它方向也不迟。

这套学习路线就肩负了这个使命，它首先列出了所有 AI 工程师都需要掌握的通用技能，然后又针对不同方向进行了专门剖析，让你知道如何选择，避免折腾和踩坑。

一、Python入门

下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。所有资料文末免费领取！！！

包含：

计算机基础

python基础

Python入门视频600集：

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

二、Python爬虫

爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。

通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。

Python爬虫视频资料

三、数据分析

清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。

这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。

四、数据库与ETL数仓

企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。

传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。

五、机器学习

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习资料：

六、Python高级进阶

从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。

到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。

但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

资料领取

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