这是我问人工智能给我列的一个学习路线清单，我是python都不会，从python开始学，不知道搞这一块的，有没有什么意见和建议
一、Python基础语法学习
变量和数据类型：了解Python中的基本数据类型（整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等），并学习如何定义和使用变量。
控制流：学习条件语句（if-elif-else）和循环语句（for、while），掌握程序的基本流程控制。
函数：理解函数的定义和调用，学习如何编写和使用自定义函数。
文件和目录操作：学习如何读写文件，以及处理文件和目录的基本操作。
二、Python进阶学习
面向对象编程：理解类和对象的概念，学习如何定义类、创建对象，以及使用继承、封装和多态等面向对象特性。
错误和异常处理：学习如何处理Python中的错误和异常，确保程序的健壮性。
模块和包：了解如何使用Python中的模块和包，以及编写自己的模块和包。
三、Python数据处理与科学计算
NumPy：学习NumPy库的基本用法，掌握数组的操作和计算。
Pandas：学习Pandas库的基本用法，掌握数据帧（DataFrame）和序列（Series）的操作，以及数据处理和分析的基本方法。
Matplotlib：学习Matplotlib库的基本用法，掌握数据可视化的基本技巧。
四、机器学习基础知识
线性代数：学习线性代数的基本概念，如向量、矩阵、特征值和特征向量等，为后续的机器学习算法打下基础。
概率论与统计：学习概率论和统计的基础知识，理解随机变量、概率分布、期望和方差等概念，以及基本的统计推断方法。
机器学习算法：学习常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，理解其原理和应用场景。
五、深度学习基础知识
神经网络基础：了解神经网络的基本原理和结构，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
深度学习框架：学习使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建和训练神经网络模型。
优化算法：了解常见的优化算法，如梯度下降、随机梯度下降、Adam等，在训练神经网络时的应用。
六、实践项目与模型训练
数据集准备：学习如何获取和处理数据集，包括数据清洗、预处理和划分训练集、验证集和测试集等。
模型训练与调优：使用深度学习框架训练神经网络模型，学习如何调整超参数、优化模型性能，以及使用正则化、dropout等技术防止过拟合。
模型评估与部署：学习如何评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标，以及如何将训练好的模型部署到实际应用中。

没这么容易。虽然很残忍，可是这个要学历

我211本，我说实话我学不会，上一家去了人工智能的公司，看着书和各种论文学，公司之前没人做，没有人带，自己学没学会，试用期结束走了

加油吧，学人工智能≠学Python，而是学人工智能=学深度学习神经网络算法，Python只是用来把你的算法给实现的工具，困难点还是思考出一个优秀的算法

太看的起吧友了

绷不住了，还人工智能呢，没学历碰不了一点

转AI狠狠赚一笔

ai要求的数学功底很高，非常难的

吧里的人就别幻想挣ai钱了，第一看学历双九，第二看论文，第三看大厂实习，这些条件一筛选，大伙儿都无缘了，没事，等java工资卷到比进厂还低大家就知道转行进厂了

ai是最吃学历的，不要看工资高就想去做

92本硕都不一定搞的了这方向，只能说学历限制的比较死，至于能力方面，lz可以先学着看看

就目前这形式，人工智能大厂才会有岗位，因为投入足够大，产出不明确，从业人员起码985才有机会，人员需求可能和java比可能会超过1000：1，所以难度会比java更难

去人工智能公司做结构化编程也可以的

只有我是Java进去给用Python打杂的吗，直接面相GPT4干活，各种贴代码问AI，模型根本不会优化，直接打杂了