大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工学习python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工学习Python的解答，让我们一起看看吧。
人工智能+Python学习路线有吗？
深度学习--》Python实现(CNN能实现就够了，这是斯坦福对研究生的标准)
第一个推荐看和西瓜书，能实现的尽量实现，一般来说，比较新比较复杂的算法，书里面都没出现，所以说实现的难度还是不高的
第二种，推荐看cs231n的，然后就要去看近几年的论文，
没有任何基础的人，该如何学习Python+人工智能？
如果打算利用Python来执行机器学习，对Python有一些基本的理解是至关重要的，由于其作为通用编程语言的广泛流行，以及它在科学计算和机器学习中的普及，初学者的教程并不是很难，在Python和编程方面的经验水平对于选择起点至关重要。
首先，你需要安装Python。由于我们会在某些时候使用科学计算和机器学习软件包，因此建议安装Anaconda，它是针对Linux，OSX和Windows的工业级Python实现，包含numpy，scikit-learn和matplotlib等所需的机器学习软件包，还包括iPython Notebook，这是我们许多教程的交互式环境。会建议Python 2.7，除了它仍然是主要的安装版本之外，没有其他原因。
人们认为“数据科学家”存在很多变化。这实际上是机器学习领域的一个反映，因为数据科学家所做的大部分工作都涉及到不同程度的机器学习算法。是否有必要密切理解核心方法，以便有效地创建并从支持向量机模型中获得洞察力？当然不是。像生活中的任何事物一样，理论理解的深度与实际应用相关。深入了解机器学习算法超出了本文的范围，通常需要大量的时间投入到更多的学术环境中，或者至少需要通过强烈的自学。
吴恩达在Coursera的课程广受好评，有时间就可以去上，吴恩达的一些课程很适合初学者，不过建议浏览由在线课程的前任学生编写的课程笔记。除了Python之外，还有一些通常用于促进实际机器学习的开源库。
顺便说一句，如果你想知道更多硅谷或者美国科技的前沿信息，可以关注微信号“硅发布”。
没有人天生有Python开发基础的。再牛的程序员也是从零开始学习的。学习方式当然有多种多样，你应该结合自身情况，选择适合自己的学习。
我建议你可以先买来入门书籍开始Ken。先了解一下学习python开发是一种怎么样的体验再说。想得太多，也不如直接开始干。在自己慢慢摸索的道路上，你就会发现你之前想的问题都迎刃而解。
人工智能学个python就可以吗？还需要学什么？
学会python，我是说真学会了，对于人工智能研究开发工作，你已经掌握了刷浆糊的本领。如若你能尝试按照某个教程，成功记载成功某个实例的话，你可以尝试了解那些胶水代码后边的东西，这可能需要很长时间的努力。
这个得看你想干什么？就人工智能而言，目前机器的学习能力也很强，不止是源于人的学习能力强。你学习人工智能如果只是学习，那python就够了，如果还有更高的追求，那要学习的就多了，或者不能叫学习，应该叫研究，因为现在这个时代，机器都在为你提供学习服务，可人们学习之后真的用到[_a***_]？还是未知不可衡量的，所以个人觉得应多做研究，至少要研究明白，你要学什么？
到此，以上就是小编对于人工学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工学习python的3点解答对大家有用。
