导读

你好呀肥友！写这篇文是因为之前有很多兄弟问我，关于职业方向是选择python好还是选择Java好，肥学觉得如果你打算读研或者深造python和Java都可以，但是如果你就打算本科就入职的话确实Java的有优势很大！想详细了解的可以私信我一下。原因也很简单为了给大家画一下python的就业方向。

在这些方向里面目前python最火的就业方向就是人工智能和科学计算而且工资待遇也不错。但是走这些方向确实需要一定的知识储备，显然研究生是有很大优势的。当然了也不是说我们不能玩玩，这不肥学这就带你看看人工智能的入门教程，但是如果你想深入也是可以的，这里有个不错的资源分享给大家：传送门

浅识人工智能

什么是人工智能

什么叫人工智能，去掉定义我觉得就是给机器一种可以像人一样思考的技术。刚开始为了实现这种技术能科学家们尝试了各种方法来实现它。这些方法包括专家系统，决策树、归纳逻辑、聚类等等。但这些还离达到人工智能远远不够具体为什么我一两句话也说不清楚，还是看看专业人士的解释吧：传送门那既然这些方法达不到技术要求我们又该怎么做呢？请往下看

神经网络

既然我们说上面的方法不能使我们达到那种技术要求，聪明的人们就想到了模仿人脑来个构建神经网络用代码模仿一个人脑出来。下图为人们模仿的神经网络结构图每一个圆代表着一个神经元，他们连接起来构成了一个网络。：

人脑在处理信息是利用神经元树突接收来自外部的多个强度不同的刺激，并在神经元细胞体内进行处理，然后将其转化为一个输出结果人工智能网络也采用了相似的原理：

具体详细解释可以参考：传送门

神经网络是怎么学习的

至于说如何将每个神经元数据传输到神经网络中，神经网络的预测我就不详细说了想要详细学习的小伙伴可以去看看 传送门

我们来简单说一下怎么进行学习的，我们说神经网络是通过模仿人脑来进行学习的而人类的系我学习是非常复杂的，我们就简化为对外界事物尝试性接触，通过接触后的反馈形成一定的行为。听起来有点像生物里的非先天性反射。

那么计算机里的神经网络是怎么具体类模仿人的方式学习的呢？如图：

整个过程又叫做训练，涉及到具体内容讲解我就不在这里啰嗦了有点多大家可以自己查查，我这里也给出一些资料 传送门
其实神经网络的学习也远不止我上面介绍的这些它有时候还牵扯到：

• 反向计算
• 预训练模型与迁移学习
• 错误反馈的量化：损失函数
• 找到最小误差：梯度下降

等等，如果你想来个实操锻炼一下，可以私聊我一下我给你提供资源。同时大家也可以在CSDN搜索一下有很多大佬也在玩这个，可以跟着学学哦！当然了也可以看看这个网站 传送门

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