學(xué)習(xí)Python人工智能培訓(xùn)可以從事的工作

學(xué)習(xí)Python人工智可以從事的工作

Python崗位

Python崗位有哪些呢?主要的崗位有這些：

Python全棧開發(fā)工程師(10k-20K)

Python運(yùn)維開發(fā)工程師(15k-20K)

Python高級(jí)開發(fā)工程師(15k-30K)

Python大數(shù)據(jù)工程師(15K-30K)

Python機(jī)器學(xué)習(xí)工程師(15k-30K)

Python架構(gòu)師(20k-40k)

學(xué)習(xí)Python人工智可以從事的工作？Python 可以做什么，這是一個(gè)有趣的問題。

從入門級(jí)選手到專業(yè)級(jí)選手都在做的——爬蟲

用 Python 寫爬蟲的教程網(wǎng)上一抓一大把，據(jù)我所知很多初學(xué) Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個(gè)小黃圖網(wǎng)站，大到一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司的商業(yè)應(yīng)用。通過 Python 入門爬蟲比較簡(jiǎn)單易學(xué)，不需要在一開始掌握太多太基礎(chǔ)太底層的知識(shí)就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點(diǎn)看得見的東西的成就感。

除了入門，爬蟲也被廣泛應(yīng)用到一些需要數(shù)據(jù)的公司、平臺(tái)和組織，通過抓取互聯(lián)網(wǎng)上的公開數(shù)據(jù)，來實(shí)現(xiàn)一些商業(yè)價(jià)值是非常常見的做法。當(dāng)然這些選手的爬蟲就要厲害的多了，需要處理包括路由、存儲(chǔ)、分布式計(jì)算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，復(fù)雜度差了很多倍。

Web 程序

除了爬蟲，Python 也廣泛應(yīng)用到了 Web 端程序，比如你現(xiàn)在正在使用的知乎，主站后臺(tái)就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后臺(tái)也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架還有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通過上述框架，你可以很方便實(shí)現(xiàn)一個(gè) Web 程序，比如我認(rèn)識(shí)的一些朋友，就通過 Python 自己編寫了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通過 Flask 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)(出于版權(quán)等原因，我已經(jīng)停掉了這個(gè)網(wǎng)站)。除了上述框架，你也可以嘗試自己實(shí)現(xiàn)一個(gè) Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 庫，你可以很方便地完成一個(gè) GUI 程序(話說我最開始接觸編程的時(shí)候，就覺得寫 GUI 好炫酷，不過搞了好久才在 VC6 搞出一個(gè)小程序，后來又輾轉(zhuǎn) Delphi、Java等，最后接觸到 Python 的時(shí)候，我對(duì) GUI 已經(jīng)不感興趣了)。Python 實(shí)現(xiàn) GUI 的實(shí)例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 實(shí)現(xiàn)的服務(wù)器端和客戶端程序。

人工智能(AI)與機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能是現(xiàn)在非�；鸬囊粋�(gè)方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力�，F(xiàn)在釋放出來的幾個(gè)非常有影響力的AI框架，大多是Python的實(shí)現(xiàn)，為什么呢?因?yàn)镻ython足夠動(dòng)態(tài)、具有足夠性能，這是AI技術(shù)所需要的技術(shù)特點(diǎn)。比如基于Python的深度學(xué)習(xí)庫、深度學(xué)習(xí)方向、機(jī)器學(xué)習(xí)方向、自然語言處理方向的一些網(wǎng)站基本都是通過Python來實(shí)現(xiàn)的。

機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是現(xiàn)在火爆的深度學(xué)習(xí)，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域一直有著較好的聲譽(yù)，其簡(jiǎn)潔清晰的語法以及豐富的計(jì)算工具，深受此領(lǐng)域開發(fā)者喜愛。

早在深度學(xué)習(xí)以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從經(jīng)典數(shù)據(jù)集下載到構(gòu)建模型只需要簡(jiǎn)單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡(jiǎn)單地進(jìn)行調(diào)整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學(xué)習(xí)框架更是極大地拓展了機(jī)器學(xué)習(xí)的可能。使用Keras編寫一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)僅僅需要寥寥數(shù)十行代碼，即可借助底層實(shí)現(xiàn)，方便地調(diào)用包括GPU在內(nèi)的大量資源完成工作。

值得一提的是，無論什么框架，Python只是作為前端描述用的語言，實(shí)際計(jì)算則是通過底層的C/C++實(shí)現(xiàn)。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項(xiàng)目和庫，從而實(shí)現(xiàn)功能和性能上的擴(kuò)展，這樣的大規(guī)模計(jì)算中，讓開發(fā)者更關(guān)注邏輯于數(shù)據(jù)本身，而從內(nèi)存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要原因。

科學(xué)計(jì)算

Python 的開發(fā)效率很高，性能要求較高的模塊可以用 C 改寫，Python 調(diào)用。同時(shí)，Python 可以更高層次的抽象問題，所以在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域也非常熱門。包括 scipy、numpy 等用于科學(xué)計(jì)算的第三方庫的出現(xiàn)，更是方便了又一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)一般的朋友。學(xué)習(xí)Python人工智可以從事的工作

圖像處理

這方面不熟，列幾個(gè)關(guān)鍵詞吧，如有錯(cuò)誤，請(qǐng)斧正。

keywords : OpenCV, Pillow, PIL

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