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要学习概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、*化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学。
人工智能需要学习什么
①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等。补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
④*需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。
人工智能主要是深度学习想要学习人工智能，先要知道什么是机器学习。简单来说，机器学习就是教电脑怎样从数据中学习，然后做出决策或预测。对于真正的机器学习来说，电脑必须在没有明确编程的情况下能够学习识别模型。
你还需要知道什么叫做深度学习。深度学习简单来说，就是机器在学习过程中不断自主深化研究探索，达到能够代替人类的经验性工作。比如AlphaGo的围棋学习。
当然了，人工智能的学习少不了编程语言的学习包括Python、Java以及人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。另有工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。
Python需要学习的内容有很多，可以按照以下路线进行学习：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful
API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。
人工智能专业有三个特点，其一是多*交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多*，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。
基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多*交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。
其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
很荣幸曾经参加过一次江苏省人工智能论坛，论坛上认真聆听了行业大佬周志华教授的报告，受益匪浅，首先呢，如果你是在校*生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 南京*人工智能院长周志华教授 曾经在论坛上分享的南京*人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。
首先是基础数学部分：
数学分析、高等数学、高等代数、概率论与数理统计、*化方法、数理逻辑。
其次是*基础课程：
人工智能导引、数据结构与算法分析、程序设计基础、人工智能程序设计、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、数字系统设计基础、操作系统。
专业方向课程：
泛函分析、数字信号处理、高级机器学习、计算方法、控制理论方法、机器人学导论、多智能体系统、分布式与并行计算。
专业选修课课程：
数学建模、矩阵计算、随机过程、组合数学。博弈论及其应用、时间序列分析、编译原理、随机算法、数据库概论。
这是南京*人工智能本科生四年的课程安排，看起来课程非常多，但这是一个培养体系，现在国内只有南京*针对人工智能专业开设了如此系统的培养方案，专业涉及人工智能的各个领域方向。学生可以根据自己的兴趣爱好，选择想要学习的领域方向。
如果你已经毕业，想要转行从事人工智能行业，那么下面这套课程可能比较适合你：
1.莫烦python教程（百度可搜）： 莫烦python有很多专栏，可以学习到python基础、以及人工智能相关的软件框架教程，包括相关人工智能相关的一些实战小项目。
2.吴恩达机器学习（网易云课堂）： 人工智能机器学习理论部分，非常适合零基础的小白学习
3.吴恩达卷积神经网络（网易云课堂）： 人工智能深度学习理论部分，非常适合零基础的小白学习
4.李飞飞CS231n（网易云课堂）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。
5.吴恩达cs229（blibli）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。
这些基础课程学会了，可能就算是跨入了半个门槛，当然面试的时候还欠缺实战经验，于是你可以去kaggle或者天池参加一些比赛，有了这些比赛经验，简历上也算是多了一块实战经验，增加了你的面试成功率。*，不要参加什么培训机构区培训，既花钱又学不到什么东西，*毕业还会给你简历造假，得不偿失，我给你推荐的这些课程绝对比市面上99.99%的培训机构课程靠谱！
接下来文章会侧重在以下几方面
1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目的），包括路径规划，怎么学等等。
2、我的个人感悟，关于转行、工作、创业、希望能给大家一些启发。
3、好的学习资源分享
先说一下个人背景，一本，经济学毕业，上学时从未学过编程。我这里指的零基础指的是，没有编程基础、没有数学基础（数学需要一些基本的，如果没有，后续也会帮助大家的）。
刚毕业*年时，迷茫，不知道做什么。
*阶段：边工作边自学爬虫，失败
毕业一年后，觉得编程可能是自己想要的，所以开始自学编程。
最开始学的是爬虫，python语言。每天学6个小时，一周五到六天。学了4个月后，去面了五六家企业，没有成功。原因是爬虫的知识够，可是计算机的基础太薄弱。什么算法、计算机网络这些，统统没学。因为我当时是完全自学，没有人带，导致我也不知道要学这些。*阶段，失败，说实话，有点气馁，那可是每天没日没夜的学习啊，*却换来一场空。可是生活还得继续，怨天尤人有什么用。
第二阶段：边工作边自学人工智能，成功
面试失败后，考虑了要把编程基础学一下再去面试，还是学点别的。我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。好了，又是学了半年多，每天学6个小时，一周6天。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。不过实力肯定没有那些编程出身，数学、统计出身的人强，所以很多时候也是边学边做，打打杂。
其实我说的很简单很轻松的样子，但其中的艰辛只有自己是最清楚。所以我很希望通过我未来经验学习的分享，帮助大家少走一些弯路。
第三阶段：自己干
现在，已从公司辞职，自己开发网站，做社群，开网店。就是觉得，其实编程也只是我的一个工具，这个人就是比较喜欢自己做点事情，编程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好点子，也欢迎随时来找我哦。
十问十答：
1、零基础转行学编程可以吗？可以，要做好吃苦的准备。学习是个漫长的过程，你上班的话，能否保证一定时间的学习呢，这个是你要问自己的。我也是边工作边学习，不同的是，我工作很清闲，所以我基本可以在上班时间学习。如果你还在上学，恭喜你这是你*的机会了。
2、该自学还是去培训班？我觉得自学就够了，培训班真是又贵又水。这是我进过培训班的朋友告诉我的。其实你工作之后会发现，很多东西都是要自学的。如果你连自学都没办法自学的话，你又怎么能工作。而且，自学的效率会更高，当然前提是路径不能错。
3、转行编程，就业率怎么样？说实话，如果你不是编程出身的，要转行编程其实是比较难的，毕竟人家4年的正统学习不是白学的。但这不意味着就没办法。找准目标，规划好路径，学习最必要的知识，这样就有机会。但是，请做好学完仍找不到工作的心理准备。
4、最理想的自学环境是怎么样的？清晰的学习路径+自学+交流讨论的环境+有人指导
5、人工智能零基础可以学吗？可以，但是比一般转行编程的要难，因为要自学的东西更多，要求的门槛也会更高。这个后续会着重讲到。
6、学人工智能需要数学吗？不要因为数学而望而切步，数学是需要的，但没有要求的高不可攀，通过必要的学习，是可以达到入门水准的。
7、以前没接触过编程，怎么办？可以学习python，这真的是一门对零基础的人来说很友好的语言了，其他的我不懂。
8、一般转行编程的周期要多久？按我跟我周边朋友的经验来看。一周5-6天，一天6小时学习时间，4-7个月，这应该是比较正常的。
9、我是怎么坚持下来的？期间有很多次想要放弃，有的时候是真的看不懂，也没人教，纯自学，安装个工具有什么时候就要安装半天，不多说，都是泪啊。你的欲望有多强烈，就能有多坚持。
10、现在学编程还来得及吗？永远都来得及，学编程不一定是为了好工作，它更是一个全新的世界，你会发现很多对自己有帮助的东西。就算以后你不做这个，我相信这个学习的过程也会有所收获。
这是我之后会写的文章的大概目录，大家可以参考一下。
以下系列是暂定的，一篇文章可能会写成好几篇。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。并不简单，但努力就有可能。网上的教程我看了很多，路径大部分都没有错。只是我觉得*，太贵，明明网上有很多免费的更好的资源。第二，练习的量远远不够达到能去找工作的标准。
目录：
零基础自学人工智能系列（1）：机器学习的*学习路径规划（亲身经验）
零基础自学人工智能系列（2）：机器学习的知识准备（数学与python，附学习资源）
零基础自学人工智能系列（3）：机器学习的知识准备（数学篇详解）
零基础自学人工智能系列（4）：机器学习的知识准备（python篇详解）
零基础自学人工智能系列（5）：机器学习的理论学习规划（附资源）
零基础自学人工智能系列（6）：深度学习的理论学习规划（附资源）
零基础自学人工智能系列（7）：机器学习的实战操作（附资源和代码）
零基础自学人工智能系列（8）：深度学习的实战操作（附资源和代码）
零基础自学人工智能系列（9）：找工作篇，需加强的部分（类似数据结构与算法）
*，我希望我能给大家树立一些信心。不管你现在处于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。
首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数*目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。
1、学习并掌握一些数学知识
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
线性代数很重要，一般来说线性模型是你*要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础
概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路
有以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。
2、掌握经典机器学习理论和算法
如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结如下：
1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法（ Square），逻辑回归（Logistic ），逐步式回归（Stepwise ），多元自适应回归样条（ Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Smoothing）；
2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector ， LVQ），以及自组织映射算法（Self- Map ， SOM）；
3) 基于正则化方法：常见的算法包括：Ridge ， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；
4) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树（ Tree， CART）， ID3 (Iterative 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基于贝叶斯方法：常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（- ， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机（ Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Analysis ，LDA)等；
7) 聚类算法：常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望*化算法（ ， EM）；
8) 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；
9) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（ Network）, 反向传递（Back ）， Hopfield网络，自组织映射（Self-, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector ， LVQ）；
10) 深度学习：常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（ Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（ Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）；
11) 降低维度的算法：常见的算法包括主成份分析（ Analysis， PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square ，PLS）， Sammon映射，多维尺度（Multi- Scaling, MDS）, 投影追踪（）等；
12) 集成算法：常见的算法包括：Boosting， （Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked ， Blending），梯度推进机（ Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。
3、掌握一种编程工具，比如Python
一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面*的。
4、了解行业*动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。
5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。
6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去
人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。
再回答第二个问题，人工智能到底是不是一项技术？
根据百度百科给的定义，人工智能（ ），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
百度百科关于人工智能的定义详解中说道：人工智能是计算机的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多*领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
综上，从定义上讲，人工智能是一项技术。
希望能帮到你。
人工智能需要学习的主要内容包括：数学基础课*基础课，包括程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、 数字电路 、系统控制等；专业选修课，比如 神经网络 、深度学习以及认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程。
一、人工智能专业学什么
1.认知与神经科学课程群
具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程
2.人工智能伦理课程群
具体课程：《人工智能、 社会 与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》
3.科学和工程课程群
新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关*的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能*走在正确、 健康 的发展道路上。
4.先进机器人学课程群
具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》
5.人工智能平台与工具课程群
具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《 游戏 设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》。
6.人工智能核心课程群
具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。
二、人工智能专业培养目标及要求
以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。
探索 实践适合*高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养*人工智能产业的应用型人才。
三、人工智能专业简介
人工智能专业是*高校人计划设立的专业，旨在培养*人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级*建设。2021年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善*高校人工智能*体系。2021年3月，教育部印发了《教育部关于公布2021年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，*共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。
2021年3月3日，教育部公布2021年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，“人工智能”专业成为热门。
人工智能是一个综合*，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。
首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数*目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。
然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，*做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。
*需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。
人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。
，首先呢，如果你是在校*生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 南京*人工智能院长周志华教授 曾经在论坛上分享的南京*人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。
首先是基础数学部分：
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。
学习python主要有自学和报班学习两种方式。
Python目前是比较火，学习之后可以从事软件开发、数据挖掘等工作，发展前景非常好，普通人也可以学习。
下面简单列举一些学完Python之后可以从事的工作：
软件开发，用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；
数据挖掘，python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；
游戏开发，python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；
大数据分析，如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；
全栈工程师，如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；
系统运维，python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
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想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：
Python学习顺序：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
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