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学好Python能做什么?
学Python的用处如下：可以从事数据分析工作 Python所拥有完整的生态环境，非常适合进行数据分析处理工作。比如大数据分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过Python中的模块来完成。
软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的。数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少。
学python可以做什么 系统网络运维 在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。
学python可以从事Web 开发（Python 后端）、Python 爬虫工程师、Python 数据分析师、AI 工程师、自动化运维工程师、自动化测试工程师、Python 游戏开发等工作。
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么
1、深度学习是机器学习的一个比较火的topic，而机器学习准确来说是计算机科学的一个方向，是计算机科学和统计学的交叉学科。而python是一门计算机编程语言。所以理论上python可以实现任何的算法，包括深度学习的算法。
2、《学习OpenCV》，我觉得是一本非常好的上述领域入门书籍，也有python接口。机器学习不清楚你对机器学习及其相关领域的了解程度。在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。当然没有特别好的中文书籍。
3、个人认为《Python学习手册：第3版》是学习语言基础比较好的书了.《Python学习手册（第3版）》讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。
人工智能方向需要学习python还是深度学习呢?
学习编程基础：AI算法工程师需要掌握至少一种编程语言，如Python、C++或Java。建议先从编程基础开始学习，掌握数据结构和算法等[_a***_]。学习机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是AI算法工程师必须掌握的技能。
阶段三是框架 ：常用科学计算框架、Tensorflow等。阶段四是深度学习：机器学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网等、深度强化学习等。
人工智能核心是机器学习！机器学习是必不可少的。其次还要学习线性代数、概率论、统计学，还要学习python等等...部分课程安排你可以去我们北大青鸟网去看看，如果想要全部的课程那么可以问右下方小姐姐要。
机器学习 首先要学习机器学习算法，这是人工智能的核心，也是重中之重。在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用scikit-learn 这个python 机器学习的库，试着完成一些小项目。
Python深度学习之图像识别
前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
import ImageFilter2 imfilter = im.filter（ImageFilter.DETAIL）3 imfilter.show（）4 序列图像。即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。
OpenCV OpenCV是最常用的图像和视频识别库。毫不夸张地说，OpenCV能让Python在图像和***识别领域完全替代Matlab。OpenCV提供各种应用程序接口，同时它不仅支持Python，还支持J***a和Matlab。
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