AI Python 教程
- 为什么使用Python学习AI？
- AI之Python
- 前提
- AI Python教程
- 人工智能
- AI之Python - 机器学习
- 监督学习
- 回归算法
- 分类算法
- 非监督学习
- 聚类算法
- 数据降维
- 增强学习
- AI之Python - 深度学习
- 深度学习基础
- 深度学习架构
- AI之Python - 自然语言处理
- AI之Python - 计算机视觉
- AI之Python - 生成式AI
- AI之Python教程 - 常见问题
- 1. 什么是人工智能？
- 2. 人工智能分哪些不同类型？
- 3. 为什么Python盛行于人工智能开发？
- 4. 基于Python的人工智能领域有什么样的职业机会？
- 5. 可以用Python执行人工智能任务吗？
- 6. 哪个Python版本最适合人工智能？
- 7. 基于Python的人工智能困难吗？
- 参考: [AI之Python教程](https://www.geeksforgeeks.org/python-ai/)
本文AI之Python教程，你会浏览到使用Python编程的人工智能的基础和高级概念。无论你是一个完全的新手或者一个经验丰富的专家，这篇教程经过定制来满足你的学习需求，题哦那个一个逐步深入的方法来掌握基于Python的AI技术。
（图片来源网络，侵删）从理解基本概念到探索高级算法和应用，这篇教程用必备的技巧和知识来武装你深入到令人兴奋的AI世界。无论你在寻找构建你的AI职业生涯还是增强你的现有技能，这篇教程为你的AI之旅提供坚实的基础。
为什么使用Python学习AI？
Python提供清晰和可读性的语法因此提供一条顺畅的学路径来学习和构建智能模型而不需要复杂的代码结构。使用Python最棒的部分是它丰富的库和框架生态系统特别是为AI定制的机器学习。Python拥有强大的社区，里面有AI狂热者，研究人员和开发人员，他们可以分享知识、洞见和资源。Python AI社区的合作精神确保帮助触手可及。
（图片来源网络，侵删）AI之Python
前提
人工智能之旅要求强大的Python编程基础，而且要确保你有强烈的纯粹的出发点，我们鼓励你参考Python教程，对于初学者和经验丰富的开发人员他都是无价的资源。
AI Python教程
于此，你将学习基于Python的全部AI概念。首先，我们覆盖AI，包括它的分支如机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。此外，我们探索流行的AI技术，包括生成式AI以及更多。
人工智能
人工智能是一个计算机系统，它能够执行需要人类智力的任务。这些任务可以是问题解决、机器翻译、图像生成和决策制定。人工智能系统首要目标是复制或者模拟人类一样的认知功能，赋能机器来解决繁琐的任务并适应多变的环境。人工智能子集包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术和生成式人工智能。
为了开发这些复杂的模型，我们利用Python框架，像Scikit-learn, TensorFlow和PyTorch.
- TensorFlow由谷歌大脑团队开发，它提供全面的工具套装来构建和训练神经网络。
- PyTorch是脸书人工智能研究实验室开发的一个框架，相比静态图像它让调试和更直觉性的模型构建过程简单化。
- Scikit-Learn是一个用户友好型学习库，它聚焦在监督和非监督学习。
这些框架提供多用性和伸缩性来授权开发者和研究人员横跨大范围的应用创造智能解决方案。
AI之Python - 机器学习
机器学习是人工智能的一个子领域，它让开发者聚焦在算法和模型开发，他们让电脑学习和进行预测而不需要进行明确的编程。
有四种类型的机器学习技术：
- 监督学习
- 半监督学习
- 非监督学习
- 增强学习
监督学习
在监督机器学习中，算法在一个打标签的数据集上训练，其中每一个输入跟他对应的输出进行配对。应用包括分类和回归任务。
回归算法
- 线性回归
- 多项式回归
- 支持向量机回归
分类算法
- 逻辑回归
- 决策树
- 集成分类器
- 支持向量机
- k最邻近法
- 朴素贝叶斯
非监督学习
非监督学习中，提供给算法未打标签的数据，算法的任务是找到其中的模型或者关联。算法的目标是发现数据内在的结构或者分组。非监督学习的应用包括聚类和数据降维。
聚类算法
- k均值聚类算法
- 层次聚类算法
- 基于密度的噪声应用空间聚类算法
数据降维
- 主成分分析
- t分布-随机邻近嵌入
- 线性判别分析
增强学习
在增强学习中，算法通过与环境交互并接收奖励或惩罚形式的反馈来学习。算法目标是发现最优策略或者行为来随着时间获得最大化累积奖励。应用包括游戏博弈，机器人技术，自治系统。流行的增强学习算法如下：
- Q-learning
- 基于模型的增强学习
- Deep Q Network(DQN)
- Actor Critic
- Monte Carlo Policy Evaluation
- SARSA(State-Action-Reward-State-Action)
尽管机器学习取得了成功，在开发和采用机器学习的时候仍有一些限制。关键的限制如下：
- 机器学习模型依赖手工特性，而且其性能受到这些特性的质量和相关性限制。因此，提取信息特性是个挑战。
- 机器学习算法应对高维度和非结构化数据类型，比如图像、音频和文本非常困难。
- 机器学习模型受限于它们对非线性且复杂的关系的建模能力。
AI之Python - 深度学习
深度学习是机器学习的子领域。深度学习模型衍生于人类大脑结构的创意。人类大脑由数十亿个神经元组成，他们通过电子化学信号进行沟通，在深度学习中，人工神经网络由通过权重互联的节点组成。
深度学习基础
深度学习中的术语“深度”是指这些网络的多层（深度），允许他们从海量数据集中学习复杂模型和特性。为了理解基础的神经网络，我们需要构建坚固的准备工作来使用下列基础掌握深度学习：
- 梯度下降算法
- 反向传播
- 超级参数
- 激活函数
- Epochs
- 损失函数
- 优化器
- Batch Size
- 学习率
- 损失函数
深度学习架构
深度学习架构是被设计用于促进通过自动识别数据中的模式和表示的复杂学习任务的结构化神经网络模型。以下是深度学习的基础结构：
- 感知机
- 前馈神经网络
- 多层感知机
- 人工神经网络
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
- 长短期记忆网络
- 门控循环单元
- 自编码器
- 胶囊网络
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AI之Python - 计算机视觉
AI之Python - 生成式AI
AI之Python教程 - 常见问题
1. 什么是人工智能？
2. 人工智能分哪些不同类型？
3. 为什么Python盛行于人工智能开发？
4. 基于Python的人工智能领域有什么样的职业机会？
5. 可以用Python执行人工智能任务吗？
6. 哪个Python版本最适合人工智能？
7. 基于Python的人工智能困难吗？
推荐学习路径：学习数据结构和算法-> 掌握前端、后端、全站开发-> 构建工程-> 持续应用所学到工作上
参考: AI之Python教程
