大家好，今天来为大家解答php7 人工智能这个问题的一些问题点，包括php实现人工智能也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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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++、JAVA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。
其次你还需要学习Python的一些常用库，比如Numpy,pandas，matplotlib等，这些库建议你看一看《利用Python进行数据分析·》这本书，学一遍记住有哪些功能API就行，用到的时候不记得了再常翻翻。
二、数学基础
人工智能专业对数学的要求相比于其他编程方向更高、更多。尤其你需要有统计学、概率论、线性代数的基础，至少要求达到本科理工科所需要的水平吧。
三、数据结构和算法能力
不管你学哪种编程语言，这个是必须要有的，不需要你理解多深，只需要你知道有哪些数据结构算法，用的时候能想起来。
四、机器学习、深度学习框架
推荐使用sklearn入门传统机器学习算法，后期针对需要学习spark；推荐使用keras、pytorch入门深度学习算法，这两个框架对新比较友好，你也可以学习tensorflow，它在工业界用的比较多。
五、机器学习、深度学习书籍推荐
李航的《统计学习方法》
周志华的《机器学习》
三巨头合著的《深度学习》
这些书籍都有很多配套的学习资源，多用百度搜一搜。
好了学完上面的基础，你可以确定往哪个方向深入学习了，然后再针对学习吧。
如果我的回答对你有帮助的话可以点个赞哦~
当然你也可以关注我，可以去我的主页看看，我上传了一些Python和深度学习相关的视频，后期也将持续上传这个方面的教程。
php的发展前景怎么样？
简介
在目前的互联网时代，PHP在全球市场的占有率还是非常高的，可以从一些招聘平台上面可以看到需求量以及薪资水平价位，数据还是很可观的，薪资水平也是非常不错。实际在中小企业、互联网公司中PHP的市场地位是高于jaav的。
PHP优势基于web量身定制；
LAMP架构安全稳定
简单快捷，扩展性强
企业级应用发展迅速
PHP语言有今天的历史地位，得益于PHP语言设计者一直遵循实用主义，将技术的复杂性隐藏在底层。PHP入门相对简单，容易掌握上手，程序健壮型好，学习成本相对较低，社区也很活跃，不容易出现想其他的语言java、C++等的一切危险问题。
PHP的文档非常棒，每个函数都有详细的说明和使用示例。第三类库和工具、代码、项目也很丰富。开发者可以迅速、高效的使用PHP编写开发各种类型的项目。到目前为止，市面上还没有出现比PHP更快捷、简单易用的编程语言。所以PHP的前途还是很广阔的，与其纠结于编程语言的选择，还不如好好学习，前途一片光明。其实不在于语言的局限性，而在于你的编程能力。
PHP现状全球前100万的站点中，有60%左右的站点用的PHP开发，它和Linux、Mysql、Nginx的组合，无论从开发效率、成本来说，PHP都一直会是一个不错的选择。
在当前互联网时代，效率至上的今天，PHP可用于网站开发、API接口、服务端开发、OA、游戏开发等，一直很受青睐。
在一些招聘平台上面，也可以看到，PHPer的薪资也一直是一个高水准的水平。
一线公司中，腾讯、阿里、百度、360、搜狗等代表中，对于PHP的招聘岗位也一直火热不下，当然也有少数土豪公司，只要人好，技术好，天黑不怕黑。
未来larvael的火热，决定了PHP未来势必走上复杂化的道路，会变得越来越复杂，越来越适合于大项目，但本身的性能和设计问题也会限制了它的前景之路，这一点在于语言本身的限制太多。
就larvael本身，它是十分的庞大的，还是可以用于php-fpm。在架构角度来说，CI框架更好优化，把IO操作让给更适合的程序或者语言去实现。
对于PHP初学者来说，假如你非常的厌恶外包的话，需要慎重的考虑下，要不要继续PHP的进阶之路。
语言是死的，人是活的。不用说PHP的前途好坏，就语言身边，一定是有很多值得你去学习的东西，对于你个人是很有提高的。假如之后转语言也是很容易就上手的。
总的来讲，适合PHP的场景是非常多的，需求也是非常多的，非常适合做快速开发，在很长的时间内，前途是没有问题的。甚至可以活的很好，你也不用担心它会没落，它没有发展。
python会取代php吗？
先给个人意见，Python不会取代PHP，至少我认为Go作为后端语言更可能取代PHP。
Python：Python是后端编程的最流行选择之一。它是相对较新的并且具有大量的库支持。PHP：PHP进入市场已有很长时间，并且直到今天仍被广泛使用。例如，Facebook在最初的日子里就有大量的后端使用PHP开发。PHP是一个优秀的后端编程语言PHP最重要是作为后端优秀框架的编程语言而存在，那我们到底要学习哪个后端框架？有这么多新的编程语言提供了如此多的功能、库和框架，如何真正决定要学习哪种Web框架？我们将尝试比较两种最受欢迎的后端编程语言——Python和PHP。
在进行比较之前，让我们首先列出比较点，这将大大影响我们对Web框架的选择：
易于学习：这可以说是决定使用哪种Web框架的最重要参数之一。如果编程语言很难学习，那么花时间在上面就没有意义了。今天，出于所有实际目的，开发人员时间比执行时间更重要。社区支持：让我们面对现实吧-我们所有人都在bug方面挣扎，我们在编写程序时都遇到问题，我们都在StackOverflow和其他论坛上在线寻求支持。如果特定的编程语言不为人所知，并且几乎没有社区支持，那么最好不要使用它。文档：就像社区支持一样，至关重要的是，编程语言/框架必须有足够的文档供开发人员学习和理解细微差别。库支持：如果广泛使用编程语言，将会有更多的开发人员为特定语言开发库。结果，开发变得更加容易。速度：服务器端应用程序可能需要高容错能力和低延迟。因此，重要的是要查看哪种语言在执行时间上更快。调试：编程语言的选择还应取决于该语言可用的可用调试工具。缺少良好的调试工具意味着开发人员将花费更多的时间进行调试，这实际上并不是最有效地利用时间。PHP与Python各项比较毫无疑问，Python更容易学习。Python是一种通用的编程语言，可以很快被使用。实际上，Python非常容易上手，以至于大多数初学者的编程课程现在都使用Python编程语言来教授编程的基础知识。与其他编程语言相比，Python程序更短，更易于编写，因此，它已成为许多应用程序的首选。与用其他编程语言编写的相同代码相比，语法简单得多，并且代码极易读。
另一方面，PHP并不是要成为通用语言。它是专门为Web应用程序设计的，该Web应用程序肯定比简单的独立程序复杂得多。结果，与学习Python相比，学习PHP花费了更多时间。
对于社区支持而言，Python和PHP都具有出色的社区支持。PHP进入市场已经有一段时间了，特别是对于开发Web应用程序。所以有一个庞大的PHP开发人员社区随时准备提供支持。
Python社区支持非常出色，这很明显可以看得出来，如机器学习框架Tensorflow，Web框架Django、flask等，从这个角度看Python和PHP没有一个是明显的赢家。
PHP5.x版本的运行速度很慢，需要花费大量时间。但是，新版本的PHP7.x极其快速，几乎比典型的Python程序快3倍。在性能关键型应用程序中，速度通常成为重要因素。例如，在每天获得一百万次点击的核心银行系统中，延迟3次可能会对整体系统性能产生重大影响。因此，谈论速度，PHP远远胜过Python。
但是，必须注意的是，对于大多数简单的应用程序，规模很小，因此没有太多明显的时间滞后。例如，出于所有实际目的，假设应用程序对延迟不是至关重要的，则10毫秒与30毫秒相差无几。
而Python提供了一个功能强大的调试器，称为PDB（Python调试器）。PDB有据可查，易于使用，即使对于初学者也是如此。另一方面，PHP提供XDebug包进行调试。PDB和XDebug都提供了最常用的调试功能-断点，堆栈，路径映射等。Python和PHP两者从这个角度看其实都很相似。
总体而言，如果你选择后端语言，可能Go是未来更好的选择，毕竟速度和生态摆在那里，如果想学得更多，可以兼顾学习Python，因为Python目前生态环境很好，无论是日常快速开发还是机器学习工程都很不错。
软件工程师如何转行做人工智能？
谢谢邀请！
软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。
人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。
首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。
其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。
最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
关于本次php7 人工智能和php实现人工智能的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。