最近在朋友圈轉起了一張圖。抱着試一試的心態，我肝了些課程。都是與python相關的。
課程一：你不知道的python
講師：王玉傑 （混沌巡洋艦聯合創始人 & web開發工程師 & 數據工程師）
這門課主要是簡單介紹了人工智能，人工智能與python的關系以及python的特點等。
零、思維導圖預覽：
一、人工智能方面的應用
1.手機app方面：
——人臉識別 （face++） 也就是圖像識別
—— 購物推薦（淘寶app）
—— 語音識別（訊飛輸入法）
—— 圖片識花（微信里的小程序）也是圖像識別
—— 新聞資訊推薦（今日頭條）
2.其他方面：
——無人駕駛
——AlphaGo 圍棋（阿爾法狗）
二、人工智能背后的技術
—— 機器學習 &深度學習 &python
１.機器學習
特證：用大量的數據積累，然后從大連的數據中學習。
——常見的機器學習算法：線性回歸，決策樹，神經網絡等。
2.深度學習
——機器學習中的多層神經網絡
特征：可以自主的從大量數據中分析學習。
3.三者的關系：
4.人工智能與Python的關系
——目前市面上大部分的人工智能的代碼 都是使用Python 來編寫。
三、Python的簡單認識
1.python的特性
——1). 多平台運行（macOS、windows、Linux）
若是windows 環境，建議安裝一個linux的環境。
****題外話： 樹莓派（裝着linux系統的電腦）*****
——2). 配置簡單
——Anaconda
這是一個打包的集合，里面預裝好了conda、python、眾多packages、科學計算工具等等。所以也稱為python的一種發行版。
——3).語法簡單
一句話就能理解：“python 是世界上最不需要寫注釋的語言”
——4). 有強大的數據處理庫
——numpy、 scipy、pandas、matpioylib
Numpy：
——是構建科學計算代碼集的最基礎的庫。它提供了許多用Python進行N維數組和矩陣操作的功能。該庫提供了Numpy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。
Scipy：
——是一個針對工程和科學庫。主要功能是建立在Numpy基礎之上，因此它使用了大量的Numpy數組結構。Scipy庫通過其特定的子模塊提供高效的數學運算功能，例如：數值積分、優化等。
Pandas：
——是一個簡單直觀的應用於“帶標記的”和“關系性的”數據的Python庫。它可以快速的進行數據操作、聚合和可視化。
MatPlotlib:
——是一個可以做數據的可視化圖表的庫。超酷。與之相似的庫有：seaborn 。且seaborn是建立在MatPlotlib之上的。
——5). 有豐富的第三方庫
——6).編程工具推薦：Jupyter NoteBook
——直接在瀏覽器里運行，可以直接在里面寫代碼，程序運行后可以立即得到反饋。
——交互式編程環境。
四、Python職業方向
—— web開發 、人工智能 、數據分析、Linux 運維、爬蟲工程師、自動化測試