02 youtube官網網頁版登錄官網學員登錄學習(you tu be的官網是多少？)

價聘請新手Python開發者當講師，或者讓其他學科講師現學Python充當講師，耽誤了無數學生的未來。

三、環境和氛圍很重要

在選擇培訓課程時，不能簡單地認為“貴的就是好的”。可能大家也知道“孟母三遷”的故事。而且，環境可以造就人，但也可能毀掉一個人。可見環境對大家的Python學習影響很大。

而且，如果沒有良好的學習氛圍，你還有心情學習下去嗎?此外，你也可以要求Python培訓機構提供試聽的機會。

四、要看是否有實操機會

如果你參加了Python培訓機構卻只會理論，不懂實際操作，請問還有哪家公司會用你呢?因此實操項目對于學員來說尤為重要。

還有，項目實戰一定要是根據企業用人需要研發的。如果都是在潮流之外的，甚至已經被淘汰的Python技術，學得再好又有什么用呢?

五、了解自身所需，不被價格左右

學員在選擇培訓機構前必須想清楚課程的設置是否適合自己，老師的經歷是否能滿足職業生涯發展或企業解決方案……主動考慮清楚而非被動地入座。

在選擇培訓機構時，不要受到培訓費用的影響,貴的不一定是好的，相對便宜的也不一定是壞的，關鍵是是否適合自己的需要。

另外，題主還提到：不知道*男孩、*cto這兩家怎么樣，不知道兩個是不是同一家。我只想說，一定要去實地考察，試學一兩個星期看看。

這樣你才能知道機構的學習氛圍，老師是不是認真負責，才能真正了解自己是否適合從事Python方面的工作。

有些培訓機構只重視臨時利益，教學質量差，"一錘子交易"現象嚴峻。還有一些Python培訓機構既沒有標準化教材及教學方法，沒有正規教師，更沒有契合市場主流的培訓課程。搗亂了市場秩序，也極大地影響了培訓業的健康發展。

在這里，還想跟你說一點：正所謂“師傅領進門，修行靠個人”，所以如果你自己不花時間，不肯下功夫苦學，無論Python培訓機構再怎么好，也不能保證你找到好工作。

you tu be的官網是多少？

買粉絲s://買粉絲

youtube

買粉絲/

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。

初學者怎么學習Python

初學者、零基礎學Python的話，建議參加培訓班，入門快、效率高、周期短、實戰項目豐富，還可以提升就業競爭力。

以下是老男孩教育Python全棧課程內容：階段一：Python開發基礎

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬件、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程控制、字符編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標準庫學習，b加密\re正則\logging日志模塊等，軟件開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。

階段二：Python高級級編編程&數據庫開發

Python高級級編編程&數據庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變量、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網絡套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP服務器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、數據庫類型、特性介紹，表字段類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基于數據庫的學員管理系統開發等。

階段三：前端開發

前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax異步加載、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控件綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。

階段四：WEB框架開發

WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session & 買粉絲okie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。

階段五：爬蟲開發

爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基于requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版買粉絲、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aio買粉絲、grequests、Twisted、自定義開發一個異步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬蟲實戰等。

階段六：全棧項目實戰

全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、接口單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、接口文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發等。

階段七：數據分析

數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平臺：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平臺，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。

階段八：人工智能

人工智能課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網絡、測試集以及評價標準Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基于Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源制作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程控制API和自動化駕駛開發等

很赞哦!（99）