如何学习编写人工智能软件？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，偶来回答一下这个问题。
如果当前要想编写人工智能软件，通常有两种路线，一种路线是自己完成人工智能算法的设计和实现，同时完成最终的软件编写（场景落地）过程。以开发机器学习的落地应用软件为例，开发者可以自己完成数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证等一系列步骤，然后最终完成算法应用。这种开发路线对于开发人员的要求相对比较高，而且开发周期也相对比较长，好处是可以根据应用场景进行更加灵活地调整。
另一条开发路线是基于已有的人工智能平台来完成人工智能软件开发，采用这种方式对于开发人员的要求相对低一些，开发人员只需要根据场景的要求把相应的功能集成到软件中就可以了，这种开发方式也会有相对比较短的开发周期。在生产环境下，采用基于人工智能平台进行软件开发是比较现实的选择，也会快速推动人工智能技术的落地应用。
对于基础比较薄弱的初学者来说，要想快速掌握人工智能软件的编写，可以先从学习人工智能平台开始。当前大型科技公司纷纷开放了自己的人工智能平台，这些人工智能平台大多基于计算机视觉和自然语言处理技术打造的，相关技术也有大量的落地应用案例可以参考。
学习基于人工智能平台的开发，可以按照三个阶段来组织学习计划，首先要学习编程语言，目前从Python语言开始学起是不错的选择；其次是学习人工智能平台的体系结构和功能（API）；最后是进行场景实践练习。
偶从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，偶会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注偶，相信一定会有所收获。
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，都可以在评论区留言，或者私信偶！
可以用Python编程语言做哪些神奇好玩的事情？
Python作为一种应用极为广泛的语言，几乎在任何领域都能派上用场。想做Web有Flask/Django/Tornado；想做分布式有Celery；想做手机App有Kivy；想做数据分析有Pandas；想做可视化有Matplotlib/Seaborn/Plotly/Bokeh；想做机器学习有Tensorflow/PyTorch/MxNet……
夸张一点说，几乎没有什么做不了的东西（笔芯）。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~一、面部识别
得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些简单的计算机视觉工作已经变得非常非常简单了。像人脸识别、面部特征提取之类的工作，就可以直接拿来用，极少需要自己实现繁琐的算法。
DLib就是一个这样的C++库，而同时它也提供了Python接口。
想必大家都有过在办公室遭遇boss探视的经历，而此时此刻你却在毫无自知地逛着淘宝/知乎/豆瓣，场面一度十分尴尬……
那大家就来尝试一下，用Python通过摄像头探测人脸。如果有人进入了摄像头范围，则让Python提出一个通知，告诉你——赶紧把不相关的东西关掉！
整个代码很短，无非几十行，为了能够使用，大家还需要安装一些包和库。这里需要用到的包括OpenCV和DLib。由于dlib需要boost-python，因此还需要安装boost和boost-python。（注意：boost-python默认情况下只编译python2依赖的库，如果使用python3，需要加编译开关；而dlib里是没有探测python版本的，所以可能还需要做一些小hack或者是直接改boost-python库里的文件名）
至于代码，可以简单地放出来：
import cv2import dlibfrom subprocess import callfrom time import timeFREQ = 5FACE_DETECTOR = dlib.get_frontal_face_detector()# macOS下可以使用AppleScript发送通知def notify(text, title):cmd = r’display notification “%s” with title “%s”‘%(text, title)call([“osascript”, “-e”, cmd])if __name__ == ‘__main__’:# 初始化摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)# 创建绘图窗口# cv2.namedWindow(‘face’)notify_time = 0while True:# 获取一帧ret, frame = cap.read()# 不需要太精细的图片frame = cv2.resize(frame, (320, 240))# 探测人脸，可能有多个faces = FACE_DETECTOR(frame, 1)for face in faces:# 提取人脸部分 画个方框# fimg = frame[face.top():face.bottom(), face.left():face.right()] # cv2.rectangle(frame, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (255, 0, 0), 3) # 不超过FREQ秒一次的发提醒if time() – notify_time > FREQ:notify(u’检测到人脸’, u’注意’)notify_time = time()# 画到窗口里# cv2.imshow(‘face’, frame)# 按Q退出if cv2.waitKey(500) & 0xff == ord(‘q’):break# 清理窗口 释放摄像头# cv2.destroyAllWindows()cap.release()
代码的原理很简单：通过opencv捕获摄像头获取的图像，然后交由dlib的face detector进行检测。如果检测到脸部，则通过AppleScript发出系统提醒（notify函数即通过process执行AppleScript发出提醒，如果你使用的是Windows，也可以替换成别的内容，例如Win下使用VBScript发出弹窗提醒）。
当然，既然检测到人脸，那就不仅仅只是能做简单提醒了。还可以做的事情包括多张照片的脸部变形合成——比如，找出你和你女朋友的照片来做个夫妻相合成什么的……
或者，提取所有的标志性点，给人脸合成出意外的表情或者哈哈镜效果。
甚至可以借助其它的深度学习网络进行人脸识别。这算是超级弱化版的脸部识别，比不上FaceID但也挺好玩，不过计算量就不容乐观了。
顺便说一句，什么人脸识别关掉不该看的东西，对小慕来说不存在的，人家上班刷知乎可是经过老板点头的！（骄傲脸叉腰）
二、数据分析
来分析下Marvel 今年的最后一部戏：「雷神3：诸神的黄昏」。前一段时间满天飞的预告片，神秘博士的客串，绿巨人的出演，看得人十分兴奋！来张大图：
大家对于这部电影的评价是怎么样的呢？小慕爬取了2w条豆瓣影评，做一个简单分析。
先来看看豆瓣的短评：
这里只抓取了前2w条评论，说一个小技巧，喜欢写爬虫的小伙伴们注意了：爬取的网页一定要缓存到本地！这可以减少解析网页时出错，避免需要重新再爬一遍的「尴尬」！另外这能给服务器减少负载，人家网站管理员看你的请求还算守规矩，也就不会封你账号/ip啦！
代码大概是这样的：
下面是缓存下来的网页文件：
既然有2w多条数据，怎么能直接写sql，那会累死的……于是要来封装一下操作数据库的逻辑：
来看看效果，除去部分出错的，还剩下19672条：
具体的数据是长这样的：
另外，赞同数量排名第一 卷耳 君的影评实在是太有意思了：
第一部：《爸爸，再爱偶一次》
第二部：《哥哥，再爱偶一次》
第三部：《姐姐，再爱偶一次》
ps:托尔终于从锤神变成了雷神
锤子之神这个梗小慕表示能玩一年（手动微笑脸）。
光有数据还不足以说明什么，深入分析一波：细心的小伙伴一定发现了，雷神明明是11月3号才上映，为啥10月份就有影评了？小慕猜测，这肯定是漫威铁杆粉跑国外看了，一查发现，果然人家洛杉矶10月10号就上映了：
既然关心到日期，可以来统计一下周一到周日哪天去看电影的人比较多：
整体数据显示：果然还是周末去看电影的人更多……周一数据高于二、三、四的原因，不知道是不是没有周末的朋友调休去看的？
PS： 数据库里的日期是-10-25格式的：怎么快速让他显示成周X呢？ 这里只要写个小函数就行：
从数据库里读数据和统计的方式在这：（后面的统计方式也都类似，就不每次都把代码放出来啦）
说了这么多还是没提到电影的受欢迎程度，直接放图：
总体上看还是推荐的人比较多耶，这应该挺符合大家的预期，毕竟是漫威出品，光忠实粉丝就不计其数。更何况这个片子里出现了很多超级火爆的场面戏，还有各种超级英雄助阵，这样的统计结果也就不足为奇了。
最后将排名前100的评论内容做了一下分词，做成词云：
至于补充提问中提到的这为什么适合用Python做，其实说到底就是用Python来抓取和处理各种数据都非常「顺手」。
据小慕所知，目前的数据工作中，数据科学家使用最多的工具语言就是Python，排在第二的工具语言是R语言。但这里有一个有趣的现象，那就是同时使用Python或者R语言的人，推荐别人使用Python的却远高于R语言。Why?
答案是：
1. Python简单易学，极其容易上手，语法简单，处理速度会比R语言要快，而且无需把数据库切割。
2. 市场前景好，是目前的趋势，就业也会更容易。
3. 标准库非常庞大，特别的“功能齐全”，可以处理各种工作，其中就包含抓取和处理数据。
所以，有一种说法是：python语言在工程方便比较实用，R语言则更受学术界欢迎。具体是否赞同这种说法，还要看大家自己的理解咯~其实除了小慕举例说的这两种有趣的事情，Python能做的还有很多，在此不一一列举，如果感觉get到了新姿势，记得回来点赞啦~
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