Python和人工智能的关系及应用，以及想要学人工智能的你，究竟需要学些什么Python的知识，先来上两张图人工智能和Python的图。
从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而下图中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在Python中全都能找到对应的库来进行处理。
所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词。
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那么要想学人工智能，想学Python，那些东西要学习呢，下面给大家简单介绍下：
首先，你要学Python如何爬取数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据，这些数据来源有多种方法，但是很多都来自网络，这就是爬虫。
爬虫：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的，好好掌握这些东西，数据就有了。
然后，有了数据就可以进行数据处理和分析了，这个时候，你需要用到数据处理的一些库。
数据处理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库分别可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图等操作，有了这些库，你就可以一步步开始把数据处理成你需要的格式。
接着，数据符合你的格式以后，你就需要利用这些数据进行建模了，这个时候你用到的库也有很多。
建模：nltk、keras、sklearn，这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习的，把这些用好了，你的模型就构建出来了。
最后，如果你的项目是基于Python开发的线上系统，你还可以学一学Python的Web开发，这样，你做的模型还能直接用在线上系统。
Web开发：django、flask、tornado，这些库搞明白了，你Web开发也就搞定了。
不过，有句话叫“人生苦短，我用Python”，之所以这么说是因为Python在实现各个功能的时候要远比其他语言简练的多，很多功能在Python中只需要一行代码搞定，但是在Java中你可能需要写好多好多代码才能实现。
就拿一个简单的例子，读写文件来说吧：
Python读写文件：
//读文件
with open('readFile', 'r') as inFile:
for line in inFile.readlines():
print line
...
//写文件
with open('writeFile', 'w') as outFile:
outFile.write("...")
Java读写文件：
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
BufferedReader br1 = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("read_file1")));
BufferedReader br2 = new BufferedReader(new FileReader("read_file2"));
String line = null;
while((line = br1.readLine())!=null){
System.out.println(line);
...
}
File outfile = new File("write_file");
if (!file.exists()){
file.createNewFile();
}
//true = append file
FileWriter fileWritter = new FileWriter(file.getName(),true);
BufferedWriter bufferWritter = new BufferedWriter(fileWritter);
bufferWritter.write(data);
bufferWritrer.flush();
bufferWritter.close();
各位学习人工智能的同胞们，你们看到了吧，就是一个简单的读写文件，Java的操作要比Python复杂太多太多！
在真实的工作中，我们需要做的事情是把大量的精力集中在数据上、数据分析和理解上，而不是花费30%-50%的时间去写代码，Python不光是提供了机器学习所需要的一切工具库，还能让你专注在数据处理和分析上，所以，要学习和进入人工智能行业的话，好好学习Python吧，骚年！
最后，附上一张今年语言排行榜。
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、JavaScript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、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
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。
深度学习本质上是深层的Python人工神经网络，它不是一项孤立的技术，而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。
想做好深度学习开发，在编程方面除了掌握python自身语法外，还应该着重掌握下面这些库：
pandas：超级excel，表格式操作数据，数据清洗和预处理的强大工具。
numpy：数值计算库，快的不要不要的。
matplotlib：模仿MATLAB的数据可视化工具。
scikit-learn：封装超级好的机器学习库，一些简便的算法用起来不要太顺手。
ipython notebook：数据科学家和算法工程师的笔记本。
深度学习看似难度大，掌握了正确的学习方法，入门还是很轻松的。
为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。
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通过对专业知识的掌握，你会更系统地理解深度学习前沿技术，并对学会学习(元学习)、迁移学习等前沿主流方向发展有自己的想法。