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Python语言在人工智能开发领域有非常广泛的应用，随着人工智能平台的落地应用，未来采用Python语言来开发行业智能产品会是比较常见的选择。

然而进行人工智能开发仅凭Python语言是不够的，学习Python人工智能需要学习哪些知识呢?

一、Python基础

（1）python作为人工智能的首选开发语言，是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库。

（2）python特点：简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。

（3）python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

二、Python高级编程及linux高级编程

Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

三、前端开发

（1）开发人员要求能够根据UI设计图进行PS切图制作，掌握html元素操作和css样式设定，熟练制作静态页面，掌握JavaScript编程和Jquery库。

（2）精通与后台服务器数据通信，制作轮播，渐入渐出，手风琴等页面特效，掌握Bootstrap、zepto等框架能进行快速开发，了解前端性能优化开发出适配性强的动态页面。

（3）具体学习内容：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

四、WEB框架开发

（1）学习掌握Django web框架，提升开发效率，可进行前后端全栈web开发。

（2）学习微信公众号开发，掌握移动web领域开发技能。

（3）结合Tornado web框架，加强对http协议、session、跨域请求、安全传输的理解。

（4）掌握高并发web服务器开发，掌握Nginx部署和配置。

五、爬虫

（1）掌握爬虫工作原理和反爬虫机制（Selenium，PhantomJS，Tesseract），学用 Python爬取数据，要做数据分析、数据建模。

（2）学习网络爬虫需要使用的库，常见的爬虫库包括 requests、scrapy、selenium、beautifulSoup等。

六、数据处理和分析

有了数据就需要进行数据处理和分析。

常见的 Python 数据处理库有 numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图展现等操作。

七、人工智能

这部分主要是学习算法和模型。具体学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

对数据进行挖掘、训练和应用，基础中的基础是数学，需要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。