大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于吴恩达python学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍吴恩达Python学习的解答，让我们一起看看吧。
如何学习作为机器学习基础的Python语言？
第一个阶段，是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行，比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码，只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段，还要熟悉一些常用的库，例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。
第二个阶段，了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC，也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎，网上能找到视频和笔记。
然后进入第三个阶段，把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具，例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类，要是自己实现不了也没有关系，毕竟github上有大量的代码可以参考学习。
别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人！学python，十步！一，安装python3！二，Google查一下基本语法！三，Google一段简单的python代码跑一下，修改代码去理解基本语法！四，自己找一项目写代码，实战出高手！五，写代码！六，写代码！七，写代码！八，写代码！九，Google python的面向对象！十，GitHub上开一个自己的项目！
没有任何基础的人，该如何学习Python+人工智能？
没有人天生有Python开发基础的。再牛的程序员也是从零开始学习的。学习方式当然有多种多样，你应该结合自身情况，选择适合自己的学习。
我建议你可以先买来入门书籍开始Ken。先了解一下学习python开发是一种怎么样的体验再说。想得太多，也不如直接开始干。在自己慢慢摸索的道路上，你就会发现你之前想的问题都迎刃而解。
如果打算利用Python来执行机器学习，对Python有一些基本的理解是至关重要的，由于其作为通用编程语言的广泛流行，以及它在科学计算和机器学习中的普及，初学者的教程并不是很难，在Python和编程方面的经验水平对于选择起点至关重要。
首先，你需要安装Python。由于我们会在某些时候使用科学计算和机器学习软件包，因此建议安装Anaconda，它是针对Linux，OSX和Windows的工业级Python实现，包含numpy，scikit-learn和matplotlib等所需的机器学习软件包，还包括iPython Notebook，这是我们许多教程的交互式环境。会建议Python 2.7，除了它仍然是主要的安装版本之外，没有其他原因。
人们认为“数据科学家”存在很多变化。这实际上是机器学习领域的一个反映，因为数据科学家所做的大部分工作都涉及到不同程度的机器学习算法。是否有必要密切理解核心方法，以便有效地创建并从支持向量机模型中获得洞察力？当然不是。像生活中的任何事物一样，理论理解的深度与实际应用相关。深入了解机器学习算法超出了本文的范围，通常需要大量的时间投入到更多的学术环境中，或者至少需要通过强烈的自学。
吴恩达在Coursera的[_a***_]广受好评，有时间就可以去上，吴恩达的一些课程很适合初学者，不过建议浏览由在线课程的前任学生的课程笔记。除了Python之外，还有一些通常用于促进实际机器学习的开源库。
顺便说一句，如果你想知道更多硅谷或者美国科技的前沿信息，可以关注微信号“硅发布”。
CS类AI大一进组科研，如何入门学习机器学习及其相关基础？
选择走偏学术的道路，通常相对工程风向对实践会少些，但是一些实践还是会增加你对理论知识的理解认识和记忆。
因此推荐你在学习基础理论知识的同时，上手一个多几个框架，TensorFlow, Caffe，paddle-paddle, automl, theano等根据自己的喜好选择一个，然后根据你学习的理论，尝试将一个个问题动手编程解决。
ML 对算法要求还是挺高的，虽然不会推导算法，也可以使用框架解决问题，因为框架都帮你解决了，但是深入学习还是需要的，因此数学理论知识也是离不开的，高数，数值分析，概率论数据统计，矩阵分析，泛函分析等理论知识可以慢慢来学习。
此外可以多浏览些相关算法，案例等，比如相关论文，竞赛，他人积累的总结等。
这里推荐几门开源的课程：
mlcourse
零基础如何入门人工？
我觉得是可以的！只要您肯仔细的重零开始的认真的去学肯定能行的！不光是人工智能其他行业也是如此的！相比之下可能比那些有点基础又不专业的可能会学的更快。因为那些人有一部分是觉得自己很懂但是他也不专业，好多事都不会认真的听认真学。就好比有的学生一样，有的复读一年，考试还不如前一年，为什么呢！那就是他的那个骄傲的心在作祟！朋友们觉得我说的对的请给个赞！不过我只是发表我的个人意见，有不到的地方请见谅！我是“吃货喜欢我”如有不同意见的请在评论区相互交流！谢谢！
目前我国人工智能处在发展关键时期，人才缺口高达500万企业对人工智能人才可以说是一种“疯抢”状态，在这种情况下，人工智能的薪资也是一涨再涨一线城市平均薪资高达21k+。
如果你想进军吃香又高薪的人工智能行业，但是基础为零找不到满意的自学***，那这套人工智能学习路线图一定是你AI路上的“通关秘籍”！
阶段一：让你从零基础小白成功入门人工智能，拥有了一把打开AI大门的钥匙；
阶段二：满足就业工作需求，帮你成为一名企业需求人才，拿下高薪offer；
阶段三：职场进阶升职利器，助你升职加薪成为职场黑马！
即便在这样的薪资涨幅下有些企业依旧很难招到人，一方面还是由于供应端的人才数量本身就远远供不应求，另一方面则是由于很多应届 AI 毕业生早早就被企业通过导师或实验室“吸纳”；而那些有经验的研发人才则会有猎头主动上门联系他们，根本就不需要到现场招聘会来求职。
另外据了解BAT也面临“缺人”的困境，而更大的困境则是招聘到高端人才，BAT校招数据显示硕士占校招人数的比重为 93%，但博士生仅占比3%。BAT企业尚且如此其他企业的招人难题就更加明显了。
需要有一定的数学基础和编程基础，最好是Python/C++的基础，市面上人工智能的专著还挺多的，但是大部分是理论知识，缺乏实践，技术和理论不能落地，建议可以找个靠谱的培训班，讲师最好是名企的老师，或者人工智能领域比较有名的老师，中公教育和中科院专家推出了人工智能相关课程，全程中科院自动化研究所的老师讲课，项目多，技术落地
零基础也没关系，很多培训都是针对零基础学员的，可以看一下中公优就业，是具有20年的老品牌上市企业，师资在国内都是一流的，提供免费食宿、就业服务、就业指导、全程面授、项目实战等多方面服务，给予的保障也是最大的。
我是年初才开始学习人工智能的，这块有很多的知识需要学习，学习方式有两种：
1.书本学习
买2-4本关于人工智能的书籍，以其中的一本为主线，其他的书为参考进行学习，选择书的时候一定注意侧重点，0基础的学习一定要适合自己看懂的书，也就是看书的时候要能提高兴趣；等入门后，再看有难度的书；
给大家推荐几本书，我觉得入门看比较合适：
2.网络学习
这种学习方式不论是网页还是***都是比较直观，对问题的求解方面来说更加的精准；网页学习适合有一定基础的，而***学习适合各种层面的需求者；
如果网络***学习，可以在头条里搜索，或是去腾讯课堂，那里有很多的***教程，都是很实用的；
人工智能是一门新的学科，它是计算机学科的延伸，所以，如果仅是入门，了解一些我们日常的人工智能，比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。
到此，以上就是小编对于吴恩达python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于吴恩达python学习的4点解答对大家有用。
