文科生学编程真的没有优势吗？
学第一步就是要有清晰明确的学习路线，下面黑马大大就送大家高清版人工智能学习路线图！ 完整的人工智能学习路线在这里，包含从入门到进阶3个阶段内容，6套课程下面带大家一起学习！ 学前导读：从人工智能Python语言入手，掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。 Python 基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以飞机大战带领同学进入 Python 的编程殿堂。 本课程该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具Pandas，为人工智能阶段打基础。 学前导读：掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，人工智能数据挖掘。 本课程是机器学习的入门课程，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归；聚类算法：KMeans算法，结合Python语言实现的经典机器学习库Sikit-Learn库，实现一些小型预测案例。 学前导读：本阶段课程将掌握突破市场热门的NLP技术。 本课程由浅到深，由原理到实践，层层递进的讲解方式，适合自然语言处理入门学习。在解析理论算法的同时，更加注重代码实践。每一个知识点，每一个专题都以代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。 学前导读：掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务。 本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握opencv的使用, 使用opencv对图像进行炫酷的变换，特征提取等。 本阶段是深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用，IO操作，以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别。 