大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于PyTorch推荐书籍的问题，于是小编就整理了2个相关介绍PyTorch推荐书籍的解答，让我们一起看看吧。
关于人工智能学习路线图，有哪些？
大家常说的人工智能其实包含了自然语言处理（NLP）、机器视觉（CV）、数据挖掘（DM）三个大方向。这些大方向下面又有以下分类的小方向：
NLP：机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等
CV：行人检测、人脸识别、自动驾驶、图像分类、目标检测、智能安防等等
DM：广告计算、推荐系统、用户画像、各类预测分类任务等等，DM很多领域也需要用到 NLP 的知识。
所以你看，人工智能有这么多方向，每个方向都有它自己的学习路线和学习重点。
但是不管你将来想走哪个路线，它们所需要的基础知识都是大体相通的，现在我给你推荐一些人工智能的基础学习路线吧。
一、编程语言
首选建议你使用python入门，当然之后根据需要可能需要学习其他高性能语言，比如C++、J***A 等。
首先需要学习Python的基础语法知识，你去网上随便找一个在线教程或者买一本入门书籍，耐着性子看一遍，按着教程敲一遍代码就可以学会了。
人工智能开发一般从Python开始，不过对数学与统计学有要求，尤其是概率统计。
1.不过Python仅仅是编程语言，你应该首先还要选择一个发展方向，学习特定方向的Python模块，比如数据分析与挖掘、爬虫工程师、Web开发、自动化运维、自动化测试，甚至人工智能。Web开发小型是PHP居多，中大型Web应用J***a独霸天下Python很难抗衡。自动化测试与运维已经脱离了软件开发主方向，工资与发展的话相比来说没有开发与数据分析好。总体来讲用Python做数据分析甚至人工智能是最好得方向，不过人工智能难度要高，对学历与学校也有要求，建议从数据分析入行，未来向大数据甚至人工智能方向发展是不错的选择，这也是Python语言最有优势的领域。人工智能学习总体路线图：数据科学中统计学基础-->Python核心编程-->Python数据科学/数据分析-->机器学习-->深度学习-->选择数据挖掘/计算机视觉/自然语言处理/语音技术中的一个方向.
2.不过不是科班出身，走人工智能方向要费劲得多，数学与统计要好！
3.IT技术发展到现在，编程语言Python是较好的选择。
能不能自学python，会不会太难？
Python是一门编程语言，是指挥计算机工作的一门语言，简单易学，易于操作，非常适合初学者来学习，网上有许多零基础的课程，你可以先大致看一下，对python有一个大致的了解。
Python在各个领域应用十分广泛，可以用于以下几个方面：
web开发、爬虫、自动化运维、自动化测试，大数据，人工智能、图形处理，科学计算、多媒体应用等。
我目前也在自学Python，也是从零基础开始学的，现在能独自写一些简单的代码，能用Python来办公，工作效率得到了很大的提高。
可以自学 Python，而且相对来说 Python 是一种比较容易入门的编程语言。Python 的语法简单、易懂，且有着丰富的学习***和社区支持。
以下是自学 Python 的一些建议：
学习基本语法：学习 Python 的基础语法，包括变量、数据类型、条件语句、循环语句、函数等。
实践编程：学习编程最好的方法是通过实践来掌握，尝试编写一些简单的程序，并通过阅读官方文档和其他***来不断扩展自己的知识。
参考学习***：有很多好的 Python 学习***可供参考，如官方文档、教程网站、在线课程、书籍等等。可以根据自己的学习风格和需求选择适合自己的***。
加入社区：Python 社区非常活跃，可以在社区中寻求帮助、分享自己的学习经验和获得灵感。可以通过论坛、社交媒体、GitHub 等途径加入 Python 社区。
虽然自学 Python 可能会有些困难，但只要您坚持学习，勤奋练习，就能够掌握 Python 编程技能。同时，也可以考虑参加一些在线课程或者实体培训机构来获取更有系统性的学习。
到此，以上就是小编对于PyTorch推荐书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于PyTorch推荐书籍的2点解答对大家有用。
