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Python人工智能学习需要多长时间?

1.为什么人工智能用Python

人工智能用Python其实是一个误区 首先我们要知道 人工智能 是和 机器学习 , 深度学习 密不可分的 然而机器学习和深度学习其中的算法是比较复杂的,而且计算需要消耗大量的时间 所以机器学习和深度学习的算法计算速度就是一个很大的难题,如果使用执行速度比较快的语言如: C,C++,Python的话,可以大大节省算法的计算时间,但是C和C++的语言学习难度较大,而Python相对简单易学,所以大部分机器学习和深度学习的算法是用Python来编写的,这也给很多人造成了一个人工智能与Python理解上的误区

当然Python在人工智能领域的贡献是卓越的,向Google的机器学习框架TensorFlow,在全世界的知名度都是响当当的,还有我们大百度的PaddlePaddle(飞浆)都是使用Python语言来编写的

那么问题来了,如果你开发的项目中需要用到 TensorFlow 或者 PaddlePaddle 的算法,你会不会优先考虑Python语言呢?

2.想要学习人工智能需要掌握Python到什么程度

那么这就要看你想做人工智能那个方向了,机器学习,AI算法,还是人工智能技术应用

机器学习方向的同学

你们不需要多么精通的Python,但是要考虑多线程计算也就是异步IO 机器学习大部分要做的事情是将AI算法和AI模型组合在一起,从而形成一个功能,算法需要大量时间进行计算,AI模型的建模过程也是需要耗时很严重的,所以机器学习方向,我们要做的事情就是尽可能用最短的时间得到最多的结果,让你的CPU和GPU嗨起来! Over The Top !

算法方向的同学

那你只会一些基本的语法,数据类型和内置函数就可以了 算法工程师可能是最不需要精通编程的工种了,工程师们大部分的时间,实在纸上计算数字,研究出一种非常精密的数学计算公式,用来解决某些问题,像是入门比较简单的排序算法,像是AI兴起后的文本相似度算法等等,然而这些算法落实到代码上,就是大量的逻辑关键字(if else for while)和内置函数的组合,但是现在我们大多数人认为,一个算法的好坏是取决于这个算法的运行速度,这个认知不完全正确,因为有些算法虽然运算速度较低,但是运算精确度却高的吓人!

技术应用的同学

那你可能需要会的东西需要多一些了 人工智能技术应用的同学们,首先我在这里要恭喜你,你是所有人工智能工程师方向,技术懂得最多,技能会的最多,代码写的最多,为什么这么说呢?听我细细给你道来..... 你可以大量的调用人工智能的API,没有一丝一毫的算法,也不知道什么是机器学习,但是一依然可以制作出一个完美的人工智能相关的应用,课时这个完美的人工智能应用可能会涉及到 Django Flask Tornado Sanic HTML CSS JavaScript 等等等等....... 换句话说,技术应用的同学返回而更加接近程序员的角色,甚至我们可以为自己贴上一张很高大上的标签:人工智能接口工程师,加油吧!

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