Python 3 邂逅 AI 工程师

课程简介

本课程以 AI 工程师为终极目标，从 AI 职业出发，利用 Python 3 破冰 AI。

本课程从数学建模入手，详细介绍了 Python 3 在 AI 工程中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、数据科学、自然语言处理等主题。每一小节都为读者提供了数学知识和代码示例来理解，帮助读者更好地掌握各个知识点。

认真学完本课，你会发现 AI 并不是那么高不可攀，甚至要跟 AI 相关的技术工作说 Hello！

本课程主要包含三部分：

第一部分（第01课），基础部分（包含预备知识与前期准备），其中简单介绍了 Python 中重要包如 Numpy、Pandas 等；

第二部分（第02-10课），介绍四种工程师内容(数据科学家、机器学习工程师、自然语言工程师与推荐算法工程师)，以构建实战案例的形式进行阐述，真实实现“身临其境”；

第三部分（第11课），Tensorflow 极简入门，开启深度学习的大门。

作者介绍

黄海涛，笔名零壹，资深算法工程师，目前担任 AI 医疗项目技术负责人，CSDN 专家。前供求世界网络科技运营总监、数学硕士，数十次获得建模奖项，全国研究生数学建模竞赛一等奖得主，热衷分享。个人微信号：huangtaonide、微信公众号：Ｒ-data、还有一个你。

课程内容

导读：进入 AI 领域需做的准备

对 AI 的态度

对于 AI，不用嘲笑，也不要过誉！

人工智能（Artificial Intelligence，英文缩写为 AI）的话题隔一段时间就会火一把。刚结束不久的国际盛会——2018 年博鳌亚洲论坛上，首次运用的人工智能( Artificial Intelligence，英文缩写为AI)同声传译就在关键时刻“掉链子”了：将发言外宾用英文表述的“一带一路”翻译成了“一条公路和一条腰带”“道路和传送带”。此次 AI 同声传译被吐的“槽点”还有不少，比如系统崩溃、乱码、一会儿一个“啊、啊”，连续出现一堆“for，for，for⋯⋯”，甚至连自己的英文缩写“ AI ”都认不出，只能翻译成“挨”。这么多的梗，以至于翻译界一片唏嘘和自嘲：“饭碗终于暂时保住了!”

enter image description here 相关负责人出面解释，博鳌论坛活动规格高，演讲者的语种变化多、专业方向多、发言人数多，有各种语料知识、专业名词、五湖四海的英语流派，再加上话筒杂讯、回声等环境音的干扰，AI 同声传译确实面临较大挑战。

不过李彦宏说得好，“对于 AI，不用嘲笑，也不要过誉”。现在需要做的，不是找 AI 的黑历史、挖它的“槽点”、抗拒它的到来，而是要主动适应，迎接“AI 时代”的到来。对于 AI 从业者，尤其需要客观认清技术与产业应用现状，不断发现问题，解决问题，推动 AI 朝着越来越成熟的方向迈进。（信息来源：北京科技报第004版）

AI的趋势

一、世界一流的人工智能来自中国

去年7月份，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，对人工智能的布局发展做出全面的设计，提出到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

越来越多的传统制造业企业希望借助人工智能实现转型升级，互联网企业则加大了人工智能领域的布局。

二、人工智能行业人才最紧缺

而随着人工智能站上风口，相关企业、人才都变得紧俏。在国务院规划中，必须加快培养人工智能各层次人才，用于满足行业发展需要。

中国人工智能人才缺口超过 500 万人，而目前中国人工智能人才数量不足 5 万人。目前，中国人工智能方向的高校实验室只有不到 30 个，每年输出的人才数量远远小于市场需求。所以人工智能行业在近 3 到 5 年会成为最缺人的行业。

三、行业巨头如何在 AI 领域布局

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四、人工智能的语言选择

1956 年，人工智能概念首次被提出，如今，人工智能已成为最炙手可热的产业之一！计算机二级考试加入“ Python 语言程序设计”科目！Python 编程确定进入浙江省信息技术高考！小学信息技术六年级教材也加入了 Python 内容！小学生都开始接触 Python 语言了！！！真的是，不能让孩子输在起跑线上啊！！

语言的选择

谁会成为 AI 和大数据时代的第一开发语言?这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前， Matlab、Scala、R、Java 和 Python 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后， Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

Python 语言从 1991 年发布第一个版本，至今已经快 30 年了。作为一种解释型语言，很多年里一直打着“脚本语言”的标签，并因为运行速度被诟病。根据数据平台 Kaggle 发布的 2017 年机器学习及数据科学调查报告，在工具语言使用方面，Python 是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言（见下图）。

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IEEE 综览（IEEE Spectrum）发布的 2017 最受欢迎编程语言列表中，Python 同样位列第一（见下图）。

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如果不是想成为代码诗人，或者语言大师，只是想用尽量简单直接的方法，把事情做了，首选语言确实是 Python。

以理论与实践入门 AI

人工智能研究这个领域是有一定门槛的。对于初学者来说，一般通常的做法是直接购买一些热门的书籍，比如“西瓜书”、“花书”、“xx天从入门到精通”、“xx天从入门到放弃”等等，但大多数书籍都是讲的基础知识，稍显乏味和枯燥，此外内容太深奥，初学者可能看一段时间就想放弃了。因此需要一个好的方法才可以！

this is 故事：这是一个数学家通过代码找到女朋友的故事。

OkCupid 是一家约会网站，每个注册用户需要回答 350 道问题，系统根据答案自动计算用户间的匹配程度，优先将合适的对象推荐出来。

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麦克金雷（Mckinlay）是一位数学家，会写代码的数学家。他注册了 12 个账号，用 Python 脚本从 OkCupid 网站爬取了几万个符合他个人要求的女性。然后用贝尔实验室的 K-Modes 算法将这些女人分成了7类。他又写了个程序，在和他最匹配的那类人的主页留下脚印。这样，当姑娘们登录之后就会发现，有个速配指数超高的男人前来关注自己。很快，麦克金雷的收件箱就被塞爆了，每天不停有美女主动前来答讪，最终麦克金雷选择了一位美术专业的硕士生作自己的女朋友。这一年，他35岁。麦克金雷将他的故事写成了书，OkCupid 更是大肆宣传，为网站带来了千万次曝光量。这个故事发生在 2012 年，至今仍在传播。

“最有用的知识是关于方法的知识” ---达尔文，作者从自身学习经历入手，选取有价值的知识点，希望本课程的思路与方法能够在您的职业生涯中起到正向作用！

本课程目录

第01课：早期的数学建模与当今火热的 AI

第02课：前期准备-AI中的数据科学家入门

第03课：前期准备-AI中的数据科学家实战

第04课：AI中的机器学习工程师入门

第05课：AI中的机器学习工程师实战（三种朴素贝叶斯）
概率分布

第06课：AI中的机器学习工程师实战（SVM）

第07课：实战-AI 中的自然语言处理工程师实战（分词与关键词提取）

第08课：AI中的自然语言处理工程师实战（word2vec）

第09课：AI中的推荐算法工程师理论入门

第10课：实战-AI中的推荐算法工程师实战

第11课：向AI宣战，破冰tensorflow

附录：准备工作

看到这，如果你仍然对 Python 下 AI 很感兴趣，那么你就需要准备安装 Python 环境了（具体安装方法请自行百度，如果实在不会可以联系），在你开始学习 Python 之前，最重要的是，你要安装 Python 环境。许多初学者会纠结，应该选择 2.x 版本还是 3.x 版本的问题。在我看来，世界变化的速度在变得更快，语言的更新速度亦然，没有什么理由让我们只停留在过去，而不往前看。对于越来越普及、同时拥有诸多酷炫新特性的 Python 3.x，我们真的没有什么理由拒绝它。如果你理解了 Life is short, you need Python 的苦衷，就应该去选择这种面向未来的开发模式。同时选择一个自己喜欢的 IDE 工具，在这里推荐作者使用的 Python IDE，叫做 PyCharm，当然其他的 IDE 也都是可以的。安装完成后即可步入学习进程。