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左邊的rank值，數字越小，搜素量越大；數字越大，搜索量越小。
五、亞馬遜自動關鍵詞提示
亞馬遜并沒有給我們關鍵詞提示的工具，但是我們可以根據別的方法來知道那些關鍵詞是用戶經常使用搜索的。
我們可以直接在搜索框里面輸入關鍵詞，搜索框提示的關鍵詞就是亞馬遜用戶喜歡搜索的，如下圖所示：
亞馬遜顯示出來的關鍵詞，大家用表格做好記錄，一級關鍵詞，二級關鍵詞，及詞組的關鍵詞，然后進行分析。
六、谷歌關鍵詞規劃師
做亞馬遜的賣家們，對谷歌關鍵詞工具一定都不會陌生。
用你的谷歌郵箱注冊一個谷歌廣告賬戶，在“工具欄”里面找到關鍵詞規劃師，如下圖所示：
其最大的優點就是可以批量查詢關鍵詞，你可以根據自己的需求修改搜索條件，批量查詢關鍵詞提示！
友情提醒：谷歌關鍵詞雖然強大，但是他畢竟和亞馬遜不一樣。亞馬遜是一個購物平臺，用戶在上面搜索的關鍵詞都非常的有針對性，意味著購買意愿非常的強。然而谷歌是把所有的關鍵詞都羅列在一起，他并沒有跟你說哪些是特別的針對購物平臺所羅列出來的優質流量。所以谷歌上面搜索出來的關鍵詞，不能都作為你亞馬遜的優化參考建議。
關鍵詞工具只能幫你起到輔助的作用，有了關鍵詞工具，你還得通過以下方法來篩選關鍵詞：
1.通過關鍵詞查詢工具的查詢結果做成Excel表格進行關鍵詞分析
2.分析你的競爭對手的關鍵詞
3.經常逛國外用戶比較多的網站，比如國外的Yahoo Anwser（類似國內的百度知道）這種類型的問答型網站，在上面查看買家對產品的評論會用到哪些關鍵詞
4.分析同類型的亞馬遜產品廣告，分析他們的關鍵詞
那么為了避免這種情況的出現，我們可以參照以下幾種篩選方法，選出適合自己的培訓機構。
一、看培訓機構的品牌、信譽和歷史
隨著Python的火熱，出現了很多新的Python培訓機構。這些培訓機構多是應市場的需求而出現，缺乏培訓的經驗積累和歷史沉淀。培訓機構品牌和信譽相當重要，這是給學員的首要保障。
二、千萬要看講師水平
Python培訓的講師選擇是你必須要仔細分析的。不管是足夠的工作經驗，還是足夠的教學經驗都是必不可少的，缺一不可。
還有不少黑心培訓學校為了節約成本，不管學生能否切實掌握Python開發技能，低價聘請新手Python開發者當講師，或者讓其他學科講師現學Python充當講師，耽誤了無數學生的未來。
三、環境和氛圍很重要
在選擇培訓課程時，不能簡單地認為“貴的就是好的”。可能大家也知道“孟母三遷”的故事。而且，環境可以造就人，但也可能毀掉一個人。可見環境對大家的Python學習影響很大。
而且，如果沒有良好的學習氛圍，你還有心情學習下去嗎?此外，你也可以要求Python培訓機構提供試聽的機會。
四、要看是否有實操機會
如果你參加了Python培訓機構卻只會理論，不懂實際操作，請問還有哪家公司會用你呢?因此實操項目對于學員來說尤為重要。
還有，項目實戰一定要是根據企業用人需要研發的。如果都是在潮流之外的，甚至已經被淘汰的Python技術，學得再好又有什么用呢?
五、了解自身所需，不被價格左右
學員在選擇培訓機構前必須想清楚課程的設置是否適合自己，老師的經歷是否能滿足職業生涯發展或企業解決方案……主動考慮清楚而非被動地入座。
在選擇培訓機構時，不要受到培訓費用的影響,貴的不一定是好的，相對便宜的也不一定是壞的，關鍵是是否適合自己的需要。
另外，題主還提到：不知道*男孩、*cto這兩家怎么樣，不知道兩個是不是同一家。我只想說，一定要去實地考察，試學一兩個星期看看。
這樣你才能知道機構的學習氛圍，老師是不是認真負責，才能真正了解自己是否適合從事Python方面的工作。
有些培訓機構只重視臨時利益，教學質量差，"一錘子交易"現象嚴峻。還有一些Python培訓機構既沒有標準化教材及教學方法，沒有正規教師，更沒有契合市場主流的培訓課程。搗亂了市場秩序，也極大地影響了培訓業的健康發展。
在這里，還想跟你說一點：正所謂“師傅領進門，修行靠個人”，所以如果你自己不花時間，不肯下功夫苦學，無論Python培訓機構再怎么好，也不能保證你找到好工作。
學習AI的大致步驟：
（1）了解人工智能的一些背景知識；
（2）補充數學或編程知識；
（3）熟悉機器學習工具庫；
（4）系統的學習AI知識；
（5）動手去做一些AI應用；
1 了解人工智能的背景知識
人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。
人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智能學習的一般路線：
2補充數學或編程知識
對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。
剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。
4 系統的學習人工智能
這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊：
（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。
（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。
（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。
強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。
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