一、前言

       随着技术的革新，技术应用市场的饱和，大环境就业压力越来越大，只有不断地持续学习，才能永远立于不败之地。今天打开BOSS看了看，招JAVA的实在是不多，反而机器学习、人工智能、算法类的岗位很多、说明人工智能技术是当下热门的课题，也是企业寻找突破的方向，人才短缺。那么作为开发者，如何快速掌握人工智能技术技能呢。讲讲本人的体会。

二、人工智能需要掌握的工具语言

     python是 学习 人工智能 的 基础  ，也是学习人工智能的工具 ，因为 python   使我们更加接近    人工 智能，首先  python  非常 的简单 ，它又可以调取大量 的  人工智能算法库，用于数据的读取、清洗、过滤、统计、分析、汇总、透视、特征工程、数据可视化等各种处理和分析，训练  出  自己预想 的 数据模型。那么从python3学起 。我们可以 通过  菜鸟课程学习。

三 、python语言学习

python语言简介和 介绍

Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。

Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。

Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。

Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

python环境的安装

Unix & Linux 平台安装 Python3:

以下为在 Unix & Linux 平台上安装 Python 的简单步骤：

打开 WEB 浏览器访问 Python Source Releases | Python.org选择适用于 Unix/Linux 的源码压缩包。下载及解压压缩包 Python-3.x.x.tgz，3.x.x 为你下载的对应版本号。如果你需要自定义一些选项修改 Modules/Setup

以 Python3.6.1 版本为例：

<code># tar -zxvf Python-3.6.1.tgz

# cd Python-3.6.1

# ./configure

# make && make install

python的使用

1、查看当前环境 的python版本 

python --version

python -V

或

python --version

2、运行 python程序

<code>#!/usr/bin/python3

# 第一个注释

print ("Hello, Python!") # 第二个注释

Python 常用文件扩展名为 .py。

你可以将以上代码保存在 hello.py 文件中并使用 python 命令执行该脚本文件。

$ python3 hello.py

3、python中的函数

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，圆括号之间可以用于定义参数。函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。函数内容以冒号 : 起始，并且缩进。return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方，不带表达式的 return 相当于返回 None。

python中的类

<code>class ClassName:

<statement-1>

.

.

.

<statement-N>

 示例：

#!/usr/bin/python3

class MyClass:

"""一个简单的类实例"""

i = 12345

def f(self):

return 'hello world'

# 实例化类

x = MyClass()

# 访问类的属性和方法

print("MyClass 类的属性 i 为：", x.i)

print("MyClass 类的方法 f 输出为：", x.f())

四、python 在人工智能场景中使用 的常用库

1、sklearn库 

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn import metrics

2、numpy  库

  matplotlib 库

 pandas  库

Python# 导入必要的库

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn import metrics

五、python中 的面向对象编程

代码模版

class ClassName:

'类的帮助信息' #类文档字符串

class_suite #类体

 示例：

#!/usr/bin/python

# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:

'所有员工的基类'

empCount = 0

def __init__(self, name, salary):

self.name = name

self.salary = salary

Employee.empCount += 1

def displayCount(self):

print "Total Employee %d" % Employee.empCount

def displayEmployee(self):

print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary

"创建 Employee 类的第一个对象"

emp1 = Employee("Zara", 2000)

"创建 Employee 类的第二个对象"

emp2 = Employee("Manni", 5000)

emp1.displayEmployee()

emp2.displayEmployee()

print "Total Employee %d" % Employee.empCount

四 、人工智能 学习路线

五、人工 智能 机器学习10大常用算法

 这10大算法包括：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、集成学习、K近邻算法、K-means算法、神经网络以及强化学习中的Deep Q-Networks等。

五、人工智能运用场景

1、语音识别与合成：如苹果的Siri、谷歌助手等，可以将人类语音转换为文字或将文字转换为语音。

2、计算机视觉：如自动驾驶汽车的感知系统、人脸识别技术等，可以帮助计算机理解和处理图像信息。

3、自然语言处理：如机器翻译、情感分析等，可以让计算机理解和生成自然语言文本。

4、机器人技术：如工业机器人、服务机器人等，可以实现自动化生产和服务。

5、游戏智能：如围棋AI“阿尔法狗”等，可以在复杂游戏中展现出超越人类的水平。

六、人工智能的未来展望

1、通用人工智能：未来可能出现具有广泛认知能力的人工智能，能够像人类一样在各个领域表现出色。

2、人机协同：人工智能将更多地与人类合作，共同完成任务，提高工作效率。

3、伦理与法律问题：随着人工智能的发展，如何解决相关的伦理和法律问题将成为一个重要的议题。

4、教育与普及：提高公众对人工智能的认识和理解，培养相关技能，将有助于推动人工智能的健康发展。