大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于少儿编程python图谱的问题，于是小编就整理了2个相关介绍少儿编程Python图谱的解答，让我们一起看看吧。
关于人工智能学习路线图，有哪些？
大家常说的人工智能其实包含了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）、数据挖掘（DM）三个大方向。这些大方向下面又有以下分类的小方向：
NLP：机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等
CV：行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等
DM：广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等，DM很多领域也需要用到 NLP 的知识。
所以你看，人工智能有这么多方向，每个方向都有它自己的学习路线和学习重点。
但是不管你将来想走哪个路线，它们所需要的基础知识都是大体相通的，现在我给你推荐一些人工智能的基础学习路线吧。
一、编程语言
首选建议你使用Python入门，当然之后根据需要可能需要学习其他高性能语言，比如C++、Java 等。
首先需要学习Python的基础语法知识，你去网上随便找一个在线教程或者买一本入门书籍，耐着性子看一遍，按着教程敲一遍代码就可以学会了。
人工智能开发从Python开始，不过对数学与统计学有要求，尤其是概率统计。
1.不过Python仅仅是编程语言，你应该首先还要选择一个发展方向，学习特定方向的Python模块，比如数据分析与挖掘、爬虫工程师、Web开发、自动化运维、自动化测试，甚至人工智能。Web开发小型是PHP居多，中大型Web应用JAVA独霸天下Python很难抗衡。自动化测试与运维已经脱离了软件开发主方向，工资与发展的话相比来说没有开发与数据分析好。总体来讲用Python做数据分析甚至人工智能是最好得方向，不过人工智能难度要高，对学历与学校也有要求，建议从数据分析入行，未来向大数据甚至人工智能方向发展是不错的选择，这也是Python语言最有优势的领域。人工智能学习总体路线图：数据科学中统计学基础-->Python核心编程-->Python数据科学/数据分析-->机器学习-->深度学习-->选择数据挖掘/计算机视觉/自然语言处理/语音技术中的一个方向.
2.不过不是科班出身，走人工智能方向要费劲得多，数学与统计要好！
3.IT技术发展到现在，编程语言Python是较好的选择。
人工智能，除了Python，还需要学习哪些知识与技术？
这是很多本科生同学比较关心的问题，我结合当前课题组的实际情况来回答一下。
首先，人工智能是一个非常大的研究领域，大的研究方向就涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学，而不同的研究方向对于研究方法和工具也有不同的要求。
编程语言本身就是一种工具，Python和J***a都属于比较典型的全场景编程语言，但是由于Python本身的库非常丰富，而且Python语言的语法糖也比较丰富，可以让研究人员把更多的精力放在算法上，所以Python在人工智能领域有非常广泛的应用。
但是在落地应用阶段，J***a和C++的应用就比较多了，一方面这两种编程语言的性能比较稳定，另一方面这两种语言的[_a***_]生态也比较完善，项目实施的风险会相对比较低。
以我的课题组为例，计算机视觉组普遍在使用C++，自然语言处理组更多在使用Python，落地的时候会使用J***a，当然Python也是可以做落地的，但是不同小组的leader同学往往有自己的考虑，组内的同学也会形成一个统一的选型。
从学习的角度来说，初期学好Python就够用了，然后应该把更多的精力用在机器学习、深度学习上，后期进组后，再根据本组leader的要求来学习其他编程语言也完全来得及。
我多年来一直给研究生上机器学习这门课，课程里的案例实现都在***用Python语言来实现，所以从读研的角度来说，掌握Python也会更方便一些。
学习人工智能对于实践场景的要求比较高，在学习编程语言的过程中，可以参加一些实践活动，比如深度学习、推荐系统、知识图谱等实践活动不仅会促进编程语言的学习和应用，也会提升对于人工智能技术的理解。
考虑到很多同学并没有参加实践的渠道，所以我联合一些985大学的导师共同成立了一个实践平台，陆续开展了深度学习、强化学习、迁移学习、推荐系统、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉等方向的实践活动和知识讲座活动，可以联系我申请参与，相信会有所收获。
最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。
到此，以上就是小编对于少儿编程python图谱的问题就介绍到这了，希望介绍关于少儿编程python图谱的2点解答对大家有用。
