python人工智慧需要學什麼

有不少同學學習 Python 的原因是對人工智慧感興趣，有志從事相關行業。今天我們來聊聊這個方向所需要的一些技能。

這裡我們主要談論的是程式設計技能。 （推薦學習：Python影片教學）

如果你打算採用Python 作為主要開發語言（這也是目前人工智慧領域的主流），那麼Python 的開發基礎是必須得掌握的，這是一切基於Python 開發的根基。你得對Python 的基本語法、資料類型、常見模組有所了解，能正確使用條件、循環等邏輯，掌握list、dict 等資料結構及其常用操作，了解函數、模組、物件導向的概念和使用等等。

在對此已經熟練之後，你需要學習資料處理相關的Python 工具庫：

NumPy

NumPy 提供了許多數學計算的資料結構和方法，比Python 自身的list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大簡化了矩陣運算。

Pandas

基於 NumPy 實作的資料處理工具。提供了大量資料統計、分析方面的模型和方法。一維的 Series，二維的 DataFrame 和三維的 Panel 是其主要的資料結構。

SciPy

進行科學計算的Python 工具包，提供了微積分、線性代數、訊號處理、傅立葉變換、曲線擬合等眾多方法。

Matplotlib

Python 最基礎的繪圖工具。功能豐富，客製化性強，幾乎可滿足日常各類繪圖需求，但配置較複雜。

只要你用 Python 和資料打交道，就繞不開以上這幾個函式庫，所以務必學習一下。

而在此之後，你就需要依照自己的具體方向，選擇更專業的工具包來進行研究和應用。

Python 在人工智慧方面最有名的工具庫主要有：

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是用Python 開發的機器學習庫，其中包含大量機器學習演算法、資料集，是資料探勘方便的工具。它基於 NumPy、SciPy 和 Matplotlib，可直接透過 pip 安裝。

TensorFlow

TensorFlow 最初由 Google 開發，用於機器學習的研究。 TensorFlow 可以在 GPU 或 CPU 上運行，在深度學習領域表現優異。目前無論是在學術研究或工程應用中都被廣泛使用。但 TensorFlow 相對來說更底層，更多時候我們會使用基於它開發的其他框架。

Theano

Theano 是一個成熟且穩定的深度學習庫。與 TensorFlow 類似，它是一個比較底層的函式庫，適合數值運算最佳化，支援 GPU 程式設計。有許多基於 Theano 的函式庫都在利用其資料結構，但對於開發來說，它的介面並不是很友善。

Keras

Keras 是一個高度模組化的神經網路函式庫，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow 或 Theano 上運作。它的介面非常簡單易用，大大提升了開發效率。

Caffe

Caffe 在深度學習領域名氣很大。它由伯克利視覺和學習中心（BVLC）和社區貢獻者開發，具有模組化、高性能的優點，尤其在電腦視覺領域有極大的優勢。 Caffe 本身並不是一個 Python 函式庫，但它提供了 Python 的介面。

PyTorch

Torch 也是一個老牌機器學習庫。 Facebook 人工智慧研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被Google收購之前用的也是 Torch（後轉為 TensorFlow），足見其能力。但因 Lua 語言導致其不夠大眾。直到它的 Python 實作版本 PyTorch 的出現。

MXNet

亞馬遜 AWS 的預設深度學習引擎，分散式運算是它的特色之一，支援多個 CPU/GPU 訓練網路。

借助這些強大的工具，你已經可以使用各種經典的模型，對資料集進行訓練和預測。但想成為一名合格的人工智慧開發者，僅僅會呼叫工具的 API 和調參數是遠遠不夠的。

Python 是人工智慧開發的重要工具，程式設計是此方向的必備技能。但並不是掌握 Python 就掌握了人工智慧。 人工智慧的核心是機器學習（Machine Learning）和深度學習。而它們的基礎是數學（高等數學/線性代數/機率論等），程式設計是實現手段。

所以你想要進入這個領域，除了程式設計技能外，數學基礎必不可少，然後還要去了解資料探勘、機器學習、深度學習等知識。

這不是一條幾個月就能速成的路，但堅持下去一定會有所收穫。

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