kerasseq2seqpython代码记不住可以找工作吗？-创新互联

python代码记不住可以找工作吗？谢谢你的邀请。代码是不会被记住的。你可以多练习。建议通过做小项目来学习。你可以注意我的标题“尤凡提”。课堂上录了很多视频，包括Python/机器学习简介/深度学习简介/pyspark大数据开发/人脸识别项目等，你可以从Python项目开始，根据我的视频一步一步地做项目，慢慢的你会感觉到，也不会问这样的问题。如果硬件条件好，可以选择人工智能作为未来的发展方向。人工智能的发展一般是从python开始的，但是对数学和统计学，特别是概率论和统计学有一定的要求。

人工智能学习的总体路线图：1。数据科学中的统计学基础

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你可能没有太多的时间去系统地学习。掌握数据分析和挖掘所需的统计基础，以后慢慢补课。当然，你的专业是统计学，所以没什么大问题。

2.Python核心编程

这本市面上的Python书和视频几乎一样。我建议你看我的视频，快速开始一个小项目。

3.Python

数据分析/数据挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等与数据分析相关的库，如果数据分析是发展方向，则关注pandas/Matplotlib，而关注numpy则是AI方向。

4.机器学习

重点掌握sklearn机器学习库，熟悉各种机器学习算法的优缺点和应用场合。

5.深入学习

关注CNN/RNN和常见变体，tensorflow2/keras/pytorch框架。

6.计算机视觉/自然语言处理/语音技术

计算机视觉相对成熟，而NLP是近年来学术界爆发的主要方向。

希望对您有所帮助

Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络，keras是最快的，而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。

但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow

如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。

尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。

有人说，人工智能将来可替代程序员写代码，你怎么看？

感谢您的邀请

！有人说人工智能在未来可以取代编程。你怎么认为？

很好

！随着科学技术的发展，

这是绝对可能的，

然而，

多么发达，

有些程序仍然离不开人类的操作，

程序猿，

有些程序必须由人类来完成，

毫无疑问，

无论智能多么发达，

有些人的操作，

永远不能被取代，

这是真的，

有些事情，

人工智能无法随时完成，

人不会被智能取代和平息，

总有一些程序供人操作！

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