人工智能算法有沒有學習的必要？作為一個經(jīng)驗豐富的算法工程師，我只從自己的經(jīng)歷來回答你的問題。1.既然從事人工智能相關(guān)的崗位，就需要掌握相應的算法知識，這是一定的。即使你只是一個專注于開發(fā)的算法開發(fā)工程

人工智能算法有沒有學習的必要？

作為一個經(jīng)驗豐富的算法工程師，我只從自己的經(jīng)歷來回答你的問題。

1.既然從事人工智能相關(guān)的崗位，就需要掌握相應的算法知識，這是一定的。即使你只是一個專注于開發(fā)的算法開發(fā)工程師，也需要有一些算法常識。只有了解了常用的算法，才能調(diào)試程序，優(yōu)化參數(shù)。剛開始深度學習的時候也是調(diào)用開源框架，然后在github上下載的代碼進行調(diào)試和優(yōu)化。在整個開發(fā)過程中，我們不斷會遇到與算法相關(guān)的函數(shù)，這就需要我們?nèi)ダ斫馑?，才能用好它。否則會盲目調(diào)整參數(shù)，無法總結(jié)規(guī)律，讓你的程序沒有泛化能力，沒有實用性。比如你在做圖像分類的時候，需要把你的分類樣本輸入到某個網(wǎng)絡(比如R

一個合格的Python工程師，應該具備怎樣的編程水平？

首先，謝謝你邀請我。我感覺一旦學了一本書，基本上就具備了一個合格的python編程工程師。

第一章從數(shù)學建模到人工智能

1.1數(shù)學建模1.1.1數(shù)學建模與人工智能1.1.2數(shù)學建模中的常見問題1.2人工智能下的數(shù)學1.2.1統(tǒng)計學1.2.2矩陣概念與運算1.2.3概率論與數(shù)理統(tǒng)計1.2.4高等數(shù)學-導數(shù)、微分、不定積分、定積分第二章Python快速入門2.1安裝Python2.1.1 Python安裝步驟2.1.2 IDE選擇2.2 Python基本操作2.2.1第一個小程序2.2.2注釋與打印格式2.2、continue、Pass2.3 Python高級操作2 . 3 . 1λ2 . 3 . 2 map 2 . 3 . 3 filter第三章Python科學計算庫Numpy的介紹和安裝Numpy 3.1.1介紹Numpy 3.1.2安裝Numpy 3.2基本操作3.2.1了解NumPy3.1 NumPy數(shù)組類型3.2。3 NumPy創(chuàng)建數(shù)組3.2.4索引和切片3.2.5矩陣合并和3.2.6矩陣運算和線性代數(shù)numpy 3.2.8 NumPy的廣播機制3.2.8 NumPy統(tǒng)計函數(shù)3.2.9 NumPy排序、 搜索3.2.10保存Numpy數(shù)據(jù)第4章常用科學計算模塊快速入門4.1 Pandas科學計算庫4.1.1了解Pandas 4 . 1 . 2 Pandas Pandas操作4.2 Matplotlib可視化圖庫4.2.1了解Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4 . 2 . 3 Matplotlib Ib繪圖案例4.3 SciPy科學計算庫4.3.1了解Scipy 4.3.2基本SciPy操作4.3.3 SciPy圖像處理案例第5章 爬蟲介紹5.2.1調(diào)用API5.2.2爬蟲實戰(zhàn)5.3爬蟲進階-高效爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協(xié)同進程5.3.4總結(jié)第六章Python數(shù)據(jù)存儲6.1關(guān)系數(shù)據(jù)庫MySQL6.1.1入門MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL MongoDB6.2.1入門NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6 . . 3本章總結(jié)6.3.1數(shù)據(jù)庫基礎理論6.3.2數(shù)據(jù)庫組合6.3.3結(jié)論第七章Python數(shù)據(jù)分析7.1數(shù)據(jù)采集7.1.1從鍵盤采集數(shù)據(jù)7.1.2讀寫文件7.1.3熊貓讀寫操作7.2數(shù)據(jù)分析案例7.2.1普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析案例7.2.2總結(jié)第八章自然語言。1潔霸分詞基礎8.1.2潔霸中文分詞8.1.2潔霸分詞的三種模式8.1.3標注詞性并添加定義8.2關(guān)鍵詞提取8.2.1 TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2 TextRank關(guān)鍵詞提取8.3 word2vec簡介8 . 3 . 1 Word 2 vec基本原理簡介83.2 word2vec訓練模型8.3.3基于gensim的word2vec實戰(zhàn)第九章從回歸分析到算法基礎9.1回歸分析入門9.1.1單詞的由來 "回歸與9.1.2回歸與相關(guān)9.1.3回歸模型劃分與應用9.2線性回歸分析實戰(zhàn)9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2 Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗，第十章預測與控制:從K-Means聚類的角度， 算法調(diào)優(yōu)的基本概述10.1K-Means 10.1 . 1K-Means簡介10.1.2目標函數(shù)10.1.3算法流程10.1.4算法優(yōu)缺點分析10.2 K-Means實戰(zhàn)第十一章從決策樹看算法升級11.1決策樹基本介紹11.2經(jīng)典算法介紹11.2信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數(shù)11.2 3樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點12.2三種樸素貝葉斯實踐第十三章從推薦系統(tǒng)看算法場景13.1推薦系統(tǒng)簡介13.1.1推薦系統(tǒng)的開發(fā)13.1.2協(xié)同過濾13.2基于文本的推薦13.2.1標記和知識圖譜推薦案例13.2.2總結(jié)第十四章從TensorFlow開始深度學習之旅14.1初遇Ten SorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3！