有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。
这里我们主要谈论的是编程技能。
如果你打算采用 Python 作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么 Python 的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于 Python 开发的根基。你得对 Python 的基本语法、数据类型、常见模块有所了解，能正确使用条件、循环等逻辑，掌握 list、dict 等数据结构及其常用操作，了解函数、模块、面向对象的概念和使用等等。
在对此已经熟练之后，你需要学习数据处理相关的 Python 工具库：
NumPy
NumPy 提供了许多数学计算的数据结构和方法，较 Python 自身的 list 效率高很多。它提供的 ndarray 大大简化了矩阵运算。
Pandas
基于 NumPy 实现的数据处理工具。提供了大量数据统计、分析方面的模型和方法。一维的 Series，二维的 DataFrame 和三维的 Panel 是其主要的数据结构。
SciPy
进行科学计算的 Python 工具包，提供了诸如微积分、线性代数、信号处理、傅里叶变换、曲线拟合等众多方法。
Matplotlib
Python 最基础的绘图工具。功能丰富，定制性强，几乎可满足日常各类绘图需求，但配置较复杂。
只要你用 Python 和数据打交道，就绕不开以上这几个库，所以务必学习一下。
而在此之后，你就需要根据自己的具体方向，选择更专业的工具包进行研究和应用。Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有：
Scikit-Learn
scikit-learn.org
Scikit-Learn 是用 Python 开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib，可直接通过 pip 安装。
TensorFlow
tensorflow.org
TensorFlow 最初由 Google 开发，用于机器学习的研究。TensorFlow 可以在 GPU 或 CPU 上运行，在深度学习领域表现优异。目前无论是在学术研究还是工程应用中都被广泛使用。但 TensorFlow 相对来说更底层，更多时候我们会使用基于它开发的其他框架。
Theano
deeplearning.net/software/theano/
Theano 是成熟而稳定的深度学习库。与 TensorFlow 类似，它是一个比较底层的库，适合数值计算优化，支持 GPU 编程。有很多基于 Theano 的库都在利用其数据结构，但对于开发来说，它的接口并不是很友好。
Keras
keras.io
Keras 是一个高度模块化的神经网络库，用 Python 编写，能够在 TensorFlow 或 Theano 上运行。它的接口非常简单易用，大大提升了开发效率。
Caffe
caffe.berkeleyvision.org
Caffe 在深度学习领域名气很大。它由伯克利视觉和学习中心（BVLC）和社区贡献者开发，具有模块化、高性能的优点，尤其在计算机视觉领域有极大的优势。Caffe 本身并不是一个 Python 库，但它提供了 Python 的接口。
PyTorch
pytorch.org
Torch 也是一个老牌机器学习库。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收购之前用的也是 Torch（后转为 TensorFlow），足见其能力。但因 Lua 语言导致其不够大众。直到它的 Python 实现版本 PyTorch 的出现。
MXNet
mxnet.incubator.apache.org
亚马逊 AWS 的默认深度学习引擎，分布式计算是它的特色之一，支持多个 CPU/GPU 训练网络。
借助这些强大的工具，你已经可以使用各种经典的模型，对数据集进行训练和预测。但想成为一名合格的人工智能开发者，仅仅会调用工具的 API 和调参数是远远不够的。
Python 是人工智能开发的重要工具，编程是此方向的必备技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心就是机器学习（Machine Learning）和深度学习。而它们的基础是数学（高等数学/线性代数/概率论等），编程是实现手段。
所以你想要进入这个领域，需要至少经过以下五个阶段的学习。
第一阶段：数学
高等数学／线性代数／概率论
第二阶段：编程
python语言基础／python工具库实战
第三阶段：机器学习
机器学习入门／机器学习提升
第四阶段：数据挖掘实战
数据挖掘入门／数据分析实战
第五阶段：深度学习
深度学习网络与框架／深度学习项目实战
几百个课时的学习是基本，但若想真正学明白，至少需要一些时间，当然根据每个人基础不同会有所差异，也不能排除你很短时间就能搞定。
如果你想投入 AI 的怀抱，但却苦于不知如何下手。而当你准备自学机器学习和深度学习时，又被外面那些贵的要命的培训课程吓得不行时，你还可以选择成为本次万门大学人工智能专业的学员。
划重点：纯免费
本次培训我们设置了300个课时，完全覆盖以上五个阶段。
专业课程特色：
（1）重基础／系统化
（2）从最小例子出发循序渐进的阐述
（3）具体课件代码逻辑清晰，内容详尽
（4）注重与前沿应用和科技的接轨，整合了很多人工智能研究者的心得
我们将一步步教你如何从基础小白进军AI，直接免去大几千几万的培训费。
由于课程开发精力有限，所以本次课程我们只招收300名学员。
如果你按照我们的课程步骤一步步扎实学习的话，相信你最终一定在人工智能方面小有成就，学完找到这类工作也会容易得多，而且薪水不会低。
为什么我们有信心开设这次人工智能专业学习课程？
一切归属于强大的导师团。为了开设人工智能课程，我们专门挖来了巴黎高师、以色列理工大学和美国数据应用学院的资深大咖来教授这门专业课程。
数学：
童哲，万门大学校长。高中以物理竞赛福建省第一名成绩保送北京大学物理学院，大三暑假考上法国巴黎高等师范学校，留法攻读物理。获得巴黎高师本科+巴黎高师硕士M1学位后回国创建了万门大学，获800万用户认可。
Python及人工智能：
许铁: 以色列理工学院机器学习在读博士、巴黎高师理论物理与复杂系统硕士、cruiser创始人 , 在知名神经科学期刊著有论文。
数据挖掘：
数据应用学院（DAL）讲师团: 北美首屈一指的Data Bootcamp核心团队。 陈晓理-DAL， 数据应用学院（DAL）联合创始人，加州大学博士，数学竞赛保送北大力学系，多年机器学习教学经验。
要知道，在人工智能培训中，最困难的是找到合适的数据，课程中我们巧妙的利用各类公开数据和自己生成创造的数据解决了数据不足的问题。算力不好解决，但我们会使用了简单生产的基础数据，让同学可以开头绕过算力的问题，领会机器学习和深度学习的核心，之后可以再配合更强的算力轻易上手解决更难的问题。这就是这些导师的魅力。
他们在人工智能和大数据领域算得上是前1%了，如果你能全程学习下来，你还有机会获得我们的大厂内推机会。丰田华为等大厂均有一定名额。我们之前的很多学员来自大厂，你也有机会和他们勾搭交流。
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