大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于小象编程python课程怎么讲的问题，于是小编就整理了2个相关介绍小象编程Python课程怎么讲的解答，让我们一起看看吧。
python难懂吗？
相比c和cpp来说简单多了，本来想学cpp的，又让做大数据，然后开始自学了python，现在正在学机器学习算法的具体实现方法，机器学习算法都自学，编程就难的地方
python 作为一门高级编程语言，其难易程度是相对于人而言的。我一直讲，学习编程难在建立编程思维，也就是俗称的开窍。当你建立起了编程思维，就类似于打通了任督二脉，学什么武功也只是招数的差别。这种场景下，python 的学习是简单的。
而对于没有任何编程基础来学习python 的，python 也并不是你想象的那么简单。因为还是要去理解积累各种编程基础知识。
而这只是第一步。等你语法学得都会了，还可能会遇到，还是不知道怎么写程序的问题。就像学一门武功，所有的招数都学会了，然后真正打架去了，却不知道该怎么用，只能站着被稀里哗啦一顿打。
所以，更重要的还是学会怎么用程序思维去解决问题，语言只是工具。
哈哈，这个还真不懂，我也是最近才开始学。原来是做COBOL开发的，但是用的越来越少我就转了测试，可是干了测试之后还觉得应该掌握一门开发语言，就学了Python，在小象学院跟着老师学的，不过还没有项目经验。
如何学习人工智能？
不少专业的人士都指出了学习的知识体系，要学数学，概率统计，Python、TensorFlow，数据清洗、分析等，但看了这些你还是没法学好人工智能。
其实要学习或进入一个领域，不管是人工智能，还是VR、无人驾驶，都要有个基本套路：
首先学好人工智能，你的目标是什么？
1. 获得吹牛的谈资，那么你只需要关注一些公众号，譬如36氪、智东西、量子位，微博关注@爱可可-爱生活等。
2. 如果你是学生，想做相关的研究，那么推荐你学习andrew ng的machine learning课程，然后再细啃一遍《人工智能——一种现代的方法》，书的作者Stuart Russell博士和Peter Norvig博士是这个领域的顶级专家，后者还是Google主管研究研究的Director，再根据你感兴趣的细分方向，例如图像方面，就要学习计算机图像处理，语音处理相关，就要学习自然语言处理。
3. 如果你是工程师，向尽快应用相应的算法到你实际的工程中去，例如推荐系统。最直接的方式，直接切入正题，通过问题去找相应的解决方案，通常你不是第一个遇到类似问题的人，用搜索引擎可以找到相应的技术文章，这些文章会给你介绍大概的基本框架，再根据这些框架和自己已有的特长去，判断该选择怎样的解决方案，例如github上一些比较不错的基于python 的推荐系统repositories。剩下的就是在工程中解决问题了，因为多少都会涉及一些编程，所以通过实践应用去了解人工智能这种新方法，才能有所心得。
下手后你有了感性认识和手感，你就可以判断要不要深入进去了，如果想了解深入什么样的算法解决问题更有效，是否还有更好的方案，这个时候请重复学生学习的过程，学习一下基本原理，推荐台湾李宏毅老师在B站的课程，讲的比较生动有趣。
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如：
- 回归算法：试图***用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。
- 决策树学习：根据数据的属性***用树状结构建立决策[_a***_]，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）
- 深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）
了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体***有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜***都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。
我是16年转向机器学习开发。我讲一下我的转换过程和学习方法，希望对大家有所帮助。开发阶段：首先，AI开发目前来说基本可以等价于机器学习，机器学习里包含深度学习。选择一门机器学习的开发语言很重要，我选择是python，原因是数据处理功能强大，对机器学习支持广泛和开发入门快。基础学习阶段：
这个阶段是打基础的，主要目的是熟练python的开发，函数调用，数据处理。因为后面做机器学习开发，很大一部分工作是过滤数据，去掉噪音，留下高质量的数据再进行建模和训练。机器学习阶段：- 学习算法，从最基础，最重要的开始。最小二乘法，贝叶斯，逻辑回归，决策树。
- 学习机器学习流程，预处理，特征工程
- 学习应用scikit-learn来建模训练数据
- 在kaggle上找个比赛题目，下载数据放入sk-learn中去实战
- 学习神经网络，深度神经网络，卷积神经网络
- 在kaggle上找个比赛题目，应用神经网络去训练
到此，以上就是小编对于小象编程python课程怎么讲的问题就介绍到这了，希望介绍关于小象编程python课程怎么讲的2点解答对大家有用。
