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Python人工智能和深度学习有哪些区别?
1、人工智能和Python的渊源在于就像我们统计数据或选择用excel制作表格时，因为在需要用到加减乘除或者、函数等时，只需要套用公司就可以。因为SUM、AVERAGE等这样的函数运行的背后，是C++/C#等语言已经编写好了代码，所以Excel只是工具和展现形式并不是它做计算。
2、人工智能是学科，不算技术。以前的人工智能玩的是形式逻辑，实现走的是专家系统。目前实现人工智能的路线主要是机器学习，深度学习是机器学习一个领域。 Python是编程语言，跟深度学习理论并没有直接关系，只是现在主要的深度学习都用Python来编程。
3、人工智能领域涵盖了许多不同的技术和方法，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。学习Python人工智能技术时，您需要了解这些算法和模型的基本原理、应用场景和实现方法，并能够使用Python编程语言进行实际的开发和应用。
想学习深度学习需要什么样的基础
学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础。比如计算机相关专业的本科生、研究生，计算机相关专业的高校讲师，从事IT行业的编程人员，人工智能领域的从业人员。在有一定基础的前提下还是能学会的。
对于一般的深度学习研究和应用来说，需要重点温习函数与极限、导数（特别是复合函数求导）、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中，求解函数的一阶导数是最为基础的工作。当提到微分中值定理、Taylor公式和拉格朗日乘子的时候，你不应该只是感到与它们似曾相识。
深度学习课程还是比较有专业性的，难度也比较大，所以最好是有数学和编程基础，这样在学习中相对较快。但是如果你没有基础也是可以学的，因为学习的过程本来就是从无到有的，只不过学习的东西要比别人多一些，比如先要学编程语言，数学基础等，才能进行深度学习方面的学习。
【回答】首先学习本门课程并不需要特别高的数学基础，只需要掌握大学本科阶段学习的高等数学、线性代数和概率论等课程。
我觉得深度学习之前是需要一个比较广泛的学习。在这个宽泛的学习中，寻找自己感兴趣的那个点，然后再钻研进去。学习的过程是非常的辛苦的。我觉得更多的是要靠自己的勤奋刻苦。相信勤能补拙。这个原理就像我们种田一样，在种田之前，我们要把整个田给犁好。起事要播种。
人工智能方向需要学习python还是深度学习呢?
除了Python，学习人工智能还需要掌握其他多个学科领域的知识，包括但不限于数学、机器学习、深度学习、自然语言处理等。数学是人工智能的基础，包括概率论、统计学、线性代数等方面的知识。掌握这些数学知识对于理解和应用人工智能算法非常重要。
机器学习是人工智能中最重要的分支之一。它通过让计算机从数据中自动学习规律和模式，并运用这些知识来预测未来结果。机器学习涉及到许多算法和技术，如监督学习、无监督学习、半监督学习等。
学习AI人工智能的入门方法可以包括以下步骤： 确定学习目标：了解AI的基本概念和应用领域，确定自己想要学习的具体方向，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 学习基础知识：学习数学、统计学、计算机科学等基础知识，如线性代数、概率论、算法等。
理解基础知识：初学者应先熟悉人工智能的基本概念，包括机器学习、深度学习、神经网络和数据挖掘等。可通过阅读书籍、在线课程和科研论文来积累这部分知识。 掌握编程技能：编程是实现人工智能算法的核心。重点学习Python语言，并掌握数据结构和算法等基本编程知识。
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