如何get到“Python+人工智能”的点？

现在，Python作为人工智能领域主要开发语言的地位已基本确立，不少人学习Python 的初衷，就是看中了人工智能广阔的发展前景，想从事AI相关行业。

那么，如果想往人工智能方向发展，怎么样入门，以及需要get到Python的哪些相关技能呢？今天我们就来聊一聊。

人工智能的核心是机器学习和深度学习，数学是它们的基础，编程只是实现手段。所以，要想入门人工智能，首先必须得学好数学知识，高等数学、线性代数、概率论等知识必不可少。

在学好数学知识后，我们还得掌握Python的开发基础，包括Python的基本语法、数据类型、常见模块，能正确使用条件、循环等逻辑，掌握list、dict等数据结构及其常用操作，并了解函数、模块、面向对象的概念和使用等等。

接着，我们需要学习与数据处理相关的 Python 工具库，以及与人工智能相关的的Python工具库。借助这些强大的工具，我们可以使用各种经典的模型，对数据集进行训练和预测。

与数据处理相关的工具库

NumPy

NumPy系统是Python的一种开源数值计算扩展工具，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效得多。NumPy专为进行严格的数字处理而产生，它提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。

Pandas

Pandas是基于NumPy的一种为了解决数据分析任务而创建的工具，纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具，以及大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

SciPy

Scipy是Python中科学计算程序的核心工具包，它的不同子模块相应于不同的应用，提供了诸如微积分、线性代数、信号处理、傅里叶变换、曲线拟合等众多方法。并且，Scipy程序经过优化和测试，使用者应尽可能使用。

Matplotlib

Matplotlib是Python的一个2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib，开发者仅需要几行代码，便可以生成绘图，如直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等，定制性强，几乎可满足日常各类绘图需求，但配置较复杂。

与人工智能相关的工具库

Scikit-Learn

在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-learn是一个功能强大的Python包，它包含大量的机器学习算法、数据集，是数据挖掘的方便工具。Scikit-Learn的安装可使用pip工具，在安装前需要安装NumPy和SciPy。

TensorFlow

TensorFlow是谷歌基于DistBelief研发的第二代人工智能学习系统，能将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理，它可以在 GPU 或 CPU 上运行，在深度学习领域表现优异。目前TensorFlow无论是在学术研究还是工程应用中都被广泛使用，但相对来说比较底层。

Theano

Theano与TensorFlow类似，也是一个底层的深度学习库，成熟而稳定，适合数值计算优化，支持 GPU 编程。有很多基于Theano的库都在利用其数据结构，但对于开发来说，它的接口并不是很友好。

Keras

Keras是一个高层神经网络API，由纯Python编写而成，并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，它的接口非常简单易用，能够把你的idea迅速转换为结果，

Caffe

Caffe 本身并不是一个Python库，但它提供了Python的接口，在深度学习领域名气很大，在视频、图像处理方面应用较多，尤其在计算机视觉领域有极大的优势，具有模块化、高性能的优点。

PyTorch

PyTorch是老牌机器学习库Torch的Python 实现版本，而Torch是Facebook人工智能研究所用的框架，足见其强大。与TensorFlow相比，PyTorch在研究中快速进行原型设计、业余爱好者和小型项目时，更有优势。

MXNet

MXNet 是亚马逊选择的深度学习库，它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU配置提供了良好的配置，有着类似于Lasagne和Blocks更高级别的模型构建块，并且可以在你可以想象的任何硬件上运行。

当然了，知道了这么多有关Python的数据库，怎么学习它又是一个问题。

很多人说，Python是一门很好入门的语言，所以Python的很多知识可以进行自学，特别是已经有一定知识基础的同学们，自学其实一个很好的提升自己的方式。