人工智能是一定要學習python嗎？還會用到哪些語言？作為多年的實踐者，我想說的是，Python和人工智能是兩個完全不同的概念。Python只是一種編程語言，而人工智能是一種科學方法，主要研究如何通過

人工智能是一定要學習python嗎？還會用到哪些語言？

作為多年的實踐者，我想說的是，Python和人工智能是兩個完全不同的概念。Python只是一種編程語言，而人工智能是一種科學方法，主要研究如何通過計算機實現(xiàn)與人類智能相似的設備或程序。python作為一種計算機編程語言，可以作為實現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡單介紹一下人工智能的實現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學校。

一個是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習，也就是說，近年來，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來了（之所以再次被使用，是因為它流行了一段時間，后來遇到技術瓶頸時就沉寂了）。為了促進人工智能的發(fā)展，Google開源的tensorflow庫受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進人工神經(jīng)網(wǎng)絡的開發(fā)和實驗。python作為tensorflow的編程語言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，F(xiàn)acebook的開源項目pytorch也是一個優(yōu)秀的機器學習庫。它還使用Python作為開發(fā)語言，為Python添加了許多用戶。實際上，也有很多語言可以用于人工智能開發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過程會稍微復雜一些。

另一種實現(xiàn)人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經(jīng)流行的專家系統(tǒng)正是基于這一技術，正是因為近年來，深度學習蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實現(xiàn)模式中使用的編程語言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學習人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個堅實的數(shù)學基礎，從線性代數(shù)，概率過程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎知識，就可以理解和改進各種學習算法。至于你的算法是用什么語言實現(xiàn)的，就簡單多了。當然，Python是一個不錯的選擇。它比其他語言更簡單、更容易學。關鍵是要有強大的圖書館支持。

學python編程難嗎？

你好，我很高興回答你的問題。

作為Python用戶，讓我們談談個人感受。在工作中，我總是嘗試用Python來代替shell，以便結合實際操作加深我的印象。下面是我的學習過程，了解學習python是否困難。

最后，我們可以根據(jù)自己的興趣選擇合適的開發(fā)框架來實現(xiàn)一些主要的功能需求。如scratch-crawler框架、Django框架、flash框架等，通過各種框架的使用，可以提高開發(fā)效率。隨著我們自己項目的積累，python編程不再困難。

一開始一切都很困難。作為一種非常流行的語言，Python非常容易使用。然而，要走得更遠，我們還需要繼續(xù)深入研究。困難的程度取決于你付了多少錢。

好吧，就這些。我希望我的回答能幫助你。

我是穆恩叔叔，我喜歡操作和維護。歡迎關注并與您分享操作和維護的細節(jié)。

python編程到底好不好學？

首先，答案是肯定的，python語言相對容易學。！簡單易懂的語法是Python語言的一個重要特性，學習Python語言幾乎不需要任何基礎，所以Python是孩子們常用的編程語言之一。

Python語言是函數(shù)式語言和面向對象語言的典型結合，因此編寫Python代碼非常靈活和直接。它與純面向對象語言（如Java）有很大的不同。也許這也是Python語言受程序員歡迎的原因，因為沒有人想變得復雜。Python語言比較簡單，但也體現(xiàn)在豐富的“庫”中。Python為各種通用開發(fā)領域準備了豐富的庫。只要導入這些庫，就可以很容易地使用它們。

盡管Python語言簡單易學，但它有廣泛的應用和相對完善的語言生態(tài)。目前，python語言廣泛應用于web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)（數(shù)據(jù)分析）、人工智能開發(fā)（機器學習、計算機視覺、自然語言處理）、嵌入式開發(fā)等領域。相信隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的不斷發(fā)展，Python語言未來的發(fā)展空間還是非常廣闊的。

當然，用Python語言也可以編寫非常復雜的程序，特別是在人工智能領域，用Python來完成算法的實現(xiàn)過程比較復雜。許多開發(fā)團隊已經(jīng)將算法設計與算法實現(xiàn)分開。從事算法實現(xiàn)的工程師往往需要通過Python等語言實現(xiàn)算法設計器的設計方案。這一過程往往是困難的，算法實現(xiàn)工程師需要有一個堅實的算法基礎。當然，目前很多算法工程師團隊需要同時完成算法設計和算法實現(xiàn)，這似乎是目前的發(fā)展趨勢。

Python對普通人有什么實際用處？

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用過多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java，然后轉到Python進行機器學習，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？