初中文化可以學Python編程嗎，我想通過這個渠道進入人工智能這個大行業(yè)？沒關系，但你得比別人更努力1。Python是目前最好的開發(fā)語言之一。Python是一種動態(tài)語言，類似于腳本語言。開始很容易2。

初中文化可以學Python編程嗎，我想通過這個渠道進入人工智能這個大行業(yè)？

沒關系，但你得比別人更努力

1。Python是目前最好的開發(fā)語言之一。Python是一種動態(tài)語言，類似于腳本語言。開始很容易

2。初學者可以先看看Python基礎教程的書籍，并看一些介紹性視頻

3。學習應該有目標，一周一個目標，一個月一個目標，一步一步的學習Python語法只需要一個月左右。你應該自己動手，自己把代碼敲進書里。在了解了基本語法之后，可以看看簡單而優(yōu)秀的開源代碼、flash、web2py等，也可以經?？纯碢ython的官方文檔

5。試著自己做一些小項目，處理文件數(shù)據(jù)，讀寫數(shù)據(jù)庫，寫一個簡單的爬蟲等等，作為多年的從業(yè)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，而人工智能則是一種科學方法，主要研究計算機如何通過計算實現(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。

一個是基于神經網絡的機器學習，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網絡的開發(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。

人工智能是一定要學習python嗎？還會用到哪些語言？

從事人工智能行業(yè)需要學什么？

人工智能是我的主要研究領域。目前，我還在指導研究生學習機器學習，所以我會回答這個問題。首先，要從事人工智能的研究和開發(fā)，我們必須有一個堅實的數(shù)學基礎，因為我們是否從事機器學習（包括深度學習）、計算機視覺、自然語言處理或機器人學的研究和開發(fā)，有一個共同的核心，這就是算法設計，算法設計歸根結底是一個數(shù)學問題。

人工智能的發(fā)展需要三個基礎，即數(shù)據(jù)、計算能力和算法。隨著大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展，人工智能在數(shù)據(jù)和計算能力上有了一定的保障，這也在一定程度上促進了人工智能的發(fā)展，也使得深度學習的效果大大提高。然而，與數(shù)據(jù)和計算能力相比，算法的研究難度更大，研究是當前人工智能領域研究的核心。算法的突破往往是困難的。人工智能領域的許多核心算法已經使用了幾十年。

目前，人工智能領域的研究開發(fā)還處于產業(yè)發(fā)展的初級階段，還有大量的研究課題有待突破。因此，目前人工智能領域的人才需求仍然主要是研究型人才，扎實的數(shù)學基礎是研發(fā)人才必備的條件之一。雖然有少數(shù)高校在本科階段開設了人工智能專業(yè)，但人工智能人才的培養(yǎng)仍以研究生教育為基礎。未來很長一段時間，如果想專門從事人工智能的研發(fā)，研究生教育是比較現(xiàn)實的選擇。

5g時代，物聯(lián)網將迎來全面發(fā)展的行業(yè)期待。作為人工智能產品重要的落地應用場景之一，物聯(lián)網與人工智能的結合在未來將逐步拉近。因此，對于數(shù)學基礎薄弱的學習者來說，從物聯(lián)網開始學習是一個很好的選擇。

！首先，它取決于基礎，如數(shù)學、軟件、算法、建筑學、心理學、自動化、腦科學、統(tǒng)計學等等。

其次，要看你想解決哪些問題，比如視覺識別、自動駕駛、天氣預報、語音語義學、定量金融、圖像處理、金融分析等，每個領域的要求都不一樣。例如，那些做醫(yī)學碰撞診斷的人需要學習一些影像學知識。

需要找一位有學問的專業(yè)老師，如果自學，就必須進入專業(yè)交流圈。