DIY手工网一、人工智能+Python学习路线有吗？
机器学习算法+Python实现
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)
以上两种都可以，
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的视频，然后就要去看近几年的论文，
二、python机器学习和人工智能区别？
人工智能一般指深度学习，深度学习也是机器学习近些年发展的一个趋势。所以深度学习也属于机器学习。让机器通过训练去学习好的权重最终可以打到好的可供利用的模型结果。
三、Python人工智能学习流程怎么安排?
学习Python人工智能需要系统性、全面性和实践性的学习。以下是一个较为完整的Python人工智能学习流程：
学习Python基础：学习Python语言基础，包括Python基本语法、数据类型、控制流、函数、模块和面向对象编程等。
学习数学基础：数学基础是人工智能学习的基础，包括线性代数、概率论、统计学等。
学习机器学习：学习机器学习理论和算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，同时需要学习Python机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow、Keras等。
四、学习Python人工智能需要什么基础？
学习Python人工智能需要以下基础知识：
1. 编程基础：需要掌握基本的编程概念和语法，理解程序的基本构成和运行原理，掌握函数、变量、条件、循环等语句的使用。
2. 熟悉Python编程语言：Python是一种高级编程语言，拥有简单、易学、易读的特点。需要掌握Python的数据类型、语句结构、函数、模块等基础知识。
3. 数学基础：人工智能的本质是数学，并需要掌握微积分、线性代数、概率论等数学基础知识。
4. 机器学习基础：机器学习是人工智能的核心领域，需要掌握其基本概念、算法和模型，包括分类、聚类、回归等。
5. 深度学习基础：深度学习是机器学习的一个重要分支，需要掌握其基本概念、与传统机器学习的区别和联系。
6. 数据的处理和分析：数据是人工智能应用的重要基础，因此需要掌握数据处理和分析相关的基础知识，包括数据采集、预处理、清理、可视化等。
学习Python人工智能需要具有扎实的计算机科学网络基础，并需要有一定的数学基础，掌握Python编程语言、机器学习和深度学习的基础知识，以及数据处理和分析的能力。
五、python怎么学习？
1、找一份教程，记住一定是一份，不要在刚学习的时候看太多种教程，会混。认真的看一下python基础
2、边看边练，把自己的想法用代码表述出来，错了没有关系，重要的是体验开发的过程
3、基础差不多了开始学习python的框架，可以根据自己的情况学习 网站，爬虫，数据分析，人工智能的一个或者多个方向。
4、整个学习过程一定要连贯，一定要自律，然后经常去网上刷一些面试题，这样就可以了。
其实问如何学习python也是在问如何自律自学，这个必须根据自己的情况，如果自己管不住自己，就找个培训班让老师管着吧。推荐你去优就业
六、如何学习python？
就是学习基本的一些代码，然后做一些小程序，熟悉了之后，再学会用Python的仓库去实现一些大的功能。
七、如何学习Python？
学习一门技术，就需要有决心，这个很重要，三天打鱼两天晒网是学不会的。再就是有系统的课程，全面，实用，而且结合项目学习，没有项目不行，项目和理论分开学习也不行，学习这方面必须多练，熟能生巧。可以结合一些书籍来辅助你学习。慢慢的有思路了，可以看看中高级教程，试着解决有难度的问题，深入了解语言的特性和实线，不要间断学习，后期就自己开始搭建项目，看牛人代码，发现新大陆，研究底层实现，学习到这一步就很不错了，总要有个积累的过程。给你推荐一下北京尚学堂的python视频，很实用，讲解的很详细，而且免费的资源不少，结合项目学习的，我现在正在学，推荐给你，那免费的400集就够你养成学习习惯和学习方法了，可以去看看，早点开始学习，可以早点学成。
八、python如何学习？
答：方法：
要学好python，必须从基础学起。您需要掌握python的基础语法、表达式与基础程序设计逻辑控制方法，包括顺序、分支和循环等。掌握python的关键字及其作用，数据类型和使用方法等。
然后您需要掌握python的基础库，特别是python标准库的用法。如果您已经对上述东西比较熟悉了，可以再根据你学习python的应用目标选择相应的框架进行学习，比如diango等。
九、怎样学习python？
学习 Python 的话要掌握好三步
第一步是熟练掌握 Python 本身的语法，这是进一步学习和使用 Python 的基础。可以找一本完整而且全面的讲解 Python 基础语法的书，比如说 Mark Lutz 的《Python 学习手册》，认认真真地学习至少两遍，特别是要熟练掌握 Python 中最常用的几种数据结构：列表、字典、元祖和集合，掌握 Python 的函数语法及用法，特别应该理解 Python 函数的各种类型的参数匹配和传递，如位置参数，*args 参数，**kargs 参数等，熟练理解并能灵活运用 Python 的面向对象编程思想和方法，包括其抽象、封装、继承和多态的概念以及多继承中常用的 Mixin 技术，掌握 Python 的异常处理机制，另外对一些比较常用的高级特性，如果属性和装饰器等，也要有所了解，至少在别人的代码中看到时要知道是什么。
第二步便是 Python 的标准库了。可以结合 Python 的标准库文档和一本中文翻译的《Python 标准库》，将其中所有看着顺眼、觉得有用或觉得可能会有用的模块都过一篇。
第三步是针对一个或几个特定的方向和领域学习和掌握一些 Python 的模块和软件包。比如说，如果主要用 Python 做科学计算，则可以深入学习和掌握 numpy、scipy、sympy、matplotlib 等；如果主要用 Python 做统计学、经济学数据分析，可以深入学习 Pandas、statsmodels 等；主要进行机器学习、人工智能方向，可以深入学习 scikit-learn、tensorflow、pytorch 等；如果主要进行大数据方向，可以深入学习 pyspark 等；如果主要用 Python 做 web 编程，则可以学习使用 Django、flask、web2py 等框架。
最后的话 ，需要多多实践
十、基于Python的人工智能开发方向好学吗？
基于 Python 的 AI 开发方向好学吗？这取决于您的个人兴趣和背景。
如果您对 Python 编程语言和 AI 开发感兴趣，那么基于 Python 的 AI 开发方向应该是一个很好的选择。Python 是一种流行且功能强大的编程语言，许多流行的 AI 和机器学习库（如 TensorFlow 和 PyTorch）都在 Python 中编写。Python 中也有许多用于 AI 和机器学习的框架（如 Keras 和 PyTorch）和库（如 NumPy 和 Pandas），这些工具可以大大简化 AI 和机器学习的开发过程。
如果您没有编程背景或对人工智能领域不感兴趣，那么基于 Python 的 AI 开发方向可能不是很好学。但是，如果您有一定的编程基础，并且愿意投入时间和精力学习的话，基于 Python 的 AI 开发也是一个很有趣和具有挑战性的领域
