Python人工智能与机器学习知识体系_人工智能与机器学习知识框架

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        python人工智能与机器学习知识体系

　　1 熟练Python3编程语言，能够利用Python3解决一些数据工程化的问题。

　　2 具备数据分析和机器学习的理论，熟悉数据科学工作流程。

　　3 熟练掌握Numpy和Scipy科学计算工具的使用。

　　4 熟练掌握Pandas数据分析工具的使用。

　　5 熟练掌握Matplotlib和Seaborn等数据可视化工具，掌握Bokeh交互式数据可视化工具。

　　6 熟练掌握scikit-learn机器学习工具的使用，掌握Tensorflow和Keras框架的使用。

　　7 熟练掌握NLTK，Jieba等文本数据分析工具，以及对数据进行情感分析和分类。

　　8 掌握图像处理数据及分析，以及常用的图像特征描述。

　　9 掌握常见的机器学习算法（逻辑回归，SVM，神经网络，决策树，贝叶斯等）。

　　10 具备基本的数学基础和计算机基础知识。

　　11 熟悉某种领域知识，例如：金融的风险控制，新零售的人-货-场，通信的智能化，生物信息的基因表达等。

　　为什么选择Python做人工智能和机器学习？Why Python。

　　首先，Python是一门简单易学好用的编程语言和软件平台。

　　其次，Python拥有很多很好的可以做AI的包，例如：

　　1）matplotlib 数据可视化

　　2）pandas 数据分析

　　3）scikit-learn 机器学习

　　4）tensorflow和keras 深度学习

　　5）nltk和Jieba 自然语言处理

　　第三，Jupyter notebook 进行交互式分析和建模

　　第四，Python被广泛地应用到工业界