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人工智能Python课程的学习内容，既包括了机器学习、深度学习等人工智能的几大核心技术，又涉及了Python编程语言的语法知识。完成以上内容的学习，大家能够构建Web核心和人工智能-数据科学核心两大知识体系，提升职业竞争力的同时就业方向也有更多的选择。一般分为几个阶段：阶段一是Python语言(内容有基础语法、面向对象、高级课程、经典课程);阶段二是Linux初级(内容有Linux系统基本指令、常用服务安装);阶段三是Web开发之Diango(内容有前端+diango);阶段四是Web开发之Flask;阶段五是Web框架之Tornado;阶段六是docker容器及服务发现;阶段七是爬虫;阶段八是数据挖掘和人工智能。理想中的人工智能机器人应该具备诸如人脸识别，语音识别，逻辑推理，问题等功能，从这个角度看，它就是一台运行着人工智能程序的人形电脑而已，至于实现这些功能的编程语言，和在服务器上实现这些功能的语言没有任何差别。人工智能的研究范畴是自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。由于人工智能类的编程问题，通常比一般的编程问题难度要高很多，针对人工智能领域设计的语言也有不少。但目前来看，比较受欢迎的还是Python，毕竟它已经成为人工智能的首选语言。

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人工智能，你肯定要到企业内部学的外面很多说培训人工智能挂羊头卖狗肉，用python开发冒充交大人工智能中心那边就是在交大合作人工智能研究院的企业内部实习学习的，而且有机会学完直接留用学校有企业补贴 学费便宜好多

人工智能需要有很好的数学基础，比如高数离散数学概率论等，然后学会python基础后核心是机器学习和深度学习等算法，最后用项目进行巩固

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Elsevier Science学术期刊 PubMed： ;美国国家医学图书馆(NLM)所属的国家生物技术信息中心(NCBI)开发的因特网生物医学信息检索系统，覆盖了全世界70多个国家4300多种主要生物医学期刊的摘要和部分全文。 WoPEc 经济期刊论文库: ;提供各种最新经济类期刊，按期刊刊名字母顺序排列，可检索获得自1993年以来的期刊论文题录文摘信息，有的还可以下载全文（全文采用pdf格式）。 美国《科学》杂志全文检索： Find Article 是最著名的免费数据库之一。包含有大量已出版的文章，超过300种上的杂志、期刊，时间可回溯至1998年。主题有商业、保健、社会、娱乐、体育等等。

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JAVA，C++，PYTHON等等，目前已知的编程语言都可以实现进行人工智能软件的开发。

人工智能在未来的发展潜力非常大，特别是将其运用在工业发展上。而人工智能是需要进行编写的，一般来说，人工智能需要3大部分组成。最重要的就是其核心算法。然后是数据库。最后是功能代码。一般的程序员不会直接开发核心算法，而是利用已经有的核心算法，开发出数据库和功能代码。当然也有类似于拉米罗这类大神，选择从核心算法开始搭建。比如其大家的鸭树系统就是一个公认的，非常强大的人工智能。关于数据库方面，很多编写人工智能的程序小组不会选择就地重新搭建数据库，而是直接去寻求云数据库。利用云计算技术，为自己的人工智能程序配置好数据库。这样的数据库不仅能够随意的调整其大小，还拥有非常高的可靠性，成本也很低。比如腾讯云，阿里云，清华云都是这类云数据库。当然部分资金和实力非常雄厚的公司还是会采取自己搭建服务器。而平台方面，国内使用最广泛的平台是百度的人工智能AI平台。我们印象中人工智能都是类似小爱同学之类的人工“智障”，但是百度的人工智能确实非常强大。百度开发的人工智能往往面向的是工厂，和大型的流水线生产。而并非是正常的家用，在整个世界上的排名当中，百度的人工智能技术稳稳的世界前三。还有就是清华大学最近开发的一个人工智能平台，这个平台据说性能非常强大。而且可以直接利用清华云作为数据库。我最早听说的一个人工智能开发引擎是Tengine。这个引擎提供了很多AI算法，可以进行选择。而且还提供了很多可以设置的功能，根据我朋友的反馈，用起来非常舒服。

关于人工智能的定义众说不一。美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义:“人工智能是关于知识 的学科——怎样表示知识以及怎样获得知 识并使用知识的科学 。” 而麻省理工学院 的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如 何使计算机去做过去只有人才能做的智能 工作。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为 AI，也称机器智 能。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系 统的一门新的技术科学。它是从计算机应 用系统的角度出发 ， 研究如何制造出人造 的智能机器或智能系统 ， 来模拟人类智能 活动的能力， 以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言 ， 是对人的思 维的信息过程的模拟。人工智能不是人的 智能 ， 更不会超过人的智能。 对于人的思 维模拟可以从两条道路进行， 一是结构模 拟 ， 仿照人脑的结构机制 ， 制造出 “类人 脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑 的内部结构， 而从其功能过程进行模拟。 人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器，并且，这样的 机器能将被认为是有知觉的， 有自我意识 的。弱人工智能观点认为不可能制造出能 真正地推理和解决问题的智能机器 ， 这些 机器只不过看起来像是智能的 ， 但并不真 正拥有智能 ， 也不会有自主意识。 人工智 能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。人工智能概念首次提出后，出现了 一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有 限，以及机器翻译失败等，使人工智能走入低 谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方 法，忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代，专 家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究 和开发，将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。 第三阶段:20 世纪 80 年代，随着第五代计 算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使 逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段:20 世纪 80 年代末，神经网络飞 速发展。1987 年，美国召开第一次神经网络 国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后， 各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网 络迅速发展起来。 第五阶段:20 世纪 90 年代，人工智能出现 新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互 连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问 题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 ， 知识表现，智能搜索，推理，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人 工生命，神经网络，复杂系统等。目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有如下领域:(1)专家系统。依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三 个方面进行:一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便 利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化就会出问题，甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器， 能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机 器人具有类似人的智能，它装备了高灵敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、 、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自 己的行为，处理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统 的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

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据统计，国外的前端开发人员和后端开发人员比例约为1:1，但是国内比例却在1:3以下，web前端开发职位的人才缺口巨大。根据网上统计数据，上海Web前端开发工程师这一职位的月平均收入为5万元，工作经验达到3年的web前端工程师甚至达到3万元。而且Web前端工程师一般工作1年左右，年薪一般就都能有15W，工作5年以上的通常能成为互联网公司技术总监或产品经理，年薪达到25W左右。web前端就业薪资我们先用三个数据了解一下。web前端在北京地区的薪资：北京前端开发工程师平均工资：¥ 18690/月，取自 23348 份样本。按工作年限统计：从图表中可以发现，web前端工程师月薪2-3万的人群占比最大，达到了30%以上，而10-15K月薪的人群也占到了8%。这个薪资水平远超其他行业。web前端工程师发展路径：工作1~2 年后可成为年薪15 万以上的HTML5/Web前端高级软件工程师；工作3-5年后可成为年薪30万左右的高级工程师或团队负责人。工作5 年后通常能成为互联网公司的技术总监或产品经理，年薪将达到50 万左右；地区薪资排行可以看到，在北上深、web前端的平均薪资都在15000左右，而即使在二线城市的南京、成都、前端工程师的薪资也都超过10000元，且相对于其他IT岗位，web前端的工作岗位非常多！薪资变化趋势web前端从2010年起，平均薪资都在大幅提升，并且在2018年达到最高点，至月薪20K左右。在2019年虽然稍有下降，但是依然很高，超过18000元。各阶段web前端工程师的薪资范围当然也只是一个范围，仅供参考：1、切图熟练、能写一些JS效果(HTML+CSS+jQuery):月收入5k～1w2、会切图会JS，并可以熟练用JS开发各种组件:月收入8K～5w3、具备前两条件，熟悉几个个后端语言:月收入5w～3w4、具备以上所有条件，并对前端架构、性能优化方面有深入了解:月收入平均4w，并且企业抢着要!（毕竟现在人才缺口，而且越顶尖的人才越稀缺）

一   前端开发很有前途，是一项不会被淘汰的技术。Web前端开发是一项很特殊的工作，是所有开发人员中最接近用户的。最应该从用户的角度出发，去站在用户的位置上去想，去琢磨开发新的东西。与后端开发不同，前端开发领域涉及的技术全面，用到的技术也很多，而且要做到与时俱进，这就要求前端工程师们时刻关注新技术发展得趋势。前端开发会随着网络时代的发展，被更多的人所熟悉，也会挖掘出更多的前端开发的人才，为我们在以后工作的道路上多一条路选择。二  前端不仅仅有前途，也有钱途，但是一定要加强学习奥，与时俱进。  这里引用我的偶像"的一句话，现在的前端开发完全可以这样说"因为我们还年轻"，是的，前端开发最近几年开慢慢被大家所熟知，因此，个人认为前端开发不仅有前途，更有钱途。前端开发入门容易，但随着学习的深入，后面每前进一步都要付出很大的努力。前面的div+css很容易让我们踏进前端的大门，但是越往后学，需要掌握的东西会越多，它需要很广的知识面来填充自己。    如果大家想在前端这个行业，走的踏实走的稳当，不断的提升自己的能力，可以听一位前端高手的课程，他每天晚上都在网上免费直播2个小时，把复杂的东西讲的很简单，深入浅出，通俗易懂，而且是在网上讲，大家手机电脑都可以看，想听这位高手前端直播课的同学，可以进入他的前端教程资料裙：首先处于开头的一组数字是：655，其次处于中间地带的一组数字是：567，最后位于尾部的一组数字是：613，把以上三组数字按照先后顺序组合起来即可，给同学们的一个忠告，如果你是零基础，不要自卑，你只要认真学，征服前端没问题，如果你前端有基础，不要骄傲，因为没必要，前边还有很多的路要走，踏踏实实，努力学习，认真练习，才是王道。三  前端开发，不同地区的工资水平，更全面的了解前端行业。前端的薪资水平根据你掌握的技能程度，薪水是不一样的。div+css，js会套用效果的4k到6k，新手熟悉切图，工作效率高的5k左右。有两年工作经验的，会ajax，可以手写代码，就是指常用的单词不用靠编辑器，了解一门后台语言（最好是php），不低于8k。对原生js有非常深入的研究，开发组件，框架库之类的，12k+，最低10k。最近比较流行移动终端，会这些的可能会更高一点的。下面就通过直观的图来告诉大家几个比较大的城市的各分段前端开发人员薪资的占有比例。说明：北京前端开发平均工资：7K/月，以上图表显示：最低工资2K-3K，最高工资20K-30K。说明：广州前端开发平均工资：5K/月，以上图表显示：最低工资2K-3K，最高工资20K-30K。说明：天津前端开发平均工资：3K/月，以上图表显示：最低工资2K-3K，最高工资15K-20K。说明：上海前端开发平均工资：5K/月，以上图表显示：最低工资2K-3K，最高工资20K-30K。说明：杭州前端开发平均工资：8K/月，以上图表显示：最低工资2K-3K，最高工资15K-20K。说明：南京前端开发平均工资：6K/月，以上图表显示：最低工资2K-3K，最高工资20K-30K。四  要想快速掌握一门新技术，首先有两个先决条件。（1）首先思想要主动求变，敢于跳出的自己的舒适区，对任何技术都抱有开放的心态。贪图安稳是人的本性。而这种本性往往会阻碍你的发展。人所能了解的知识的多少，取决于自己的舒适区有多大，舒适区越大，与外界接壤的范围越大，就越感觉自己的无知。程序员至少要做到两点，不要对自己不了解的技术心存偏见，不要对自己不熟悉的技术心存恐惧。（2）要化被动式学习为主动式学习。在中国很大一批前端程序员每天都是在被动式学习。什么是被动式学习？就是被人、事逼着去学习。今天新启动一个项目，技术调研不想采用新的技术，开发过程中碰到难题才会去查资料，整天就是把别人的、自已以前写的代码复制重用，复制以后出问题了也要花好长时间解决。主动式学习需要你未雨绸缪，不能临时抱佛脚。而且要把学习看做是对自己的积累和提高，看成是对自己的长期投资，不能抱有太强的功利性。五  最后快速总结。重要的事情说三遍。主动学习很重要，主动学习很重要，主动学习很重要。官方文档很重要，官方文档很重要，官方文档很重要。实践很重要，实践很重要，实践很重要。

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