人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？作為多年的實(shí)踐者，我想說(shuō)的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語(yǔ)言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過

人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？

作為多年的實(shí)踐者，我想說(shuō)的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語(yǔ)言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，可以作為實(shí)現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡(jiǎn)單介紹一下人工智能的實(shí)現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學(xué)校。

一個(gè)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是說(shuō)，近年來(lái)，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來(lái)了（之所以再次被使用，是因?yàn)樗餍辛艘欢螘r(shí)間，后來(lái)遇到技術(shù)瓶頸時(shí)就沉寂了）。為了促進(jìn)人工智能的發(fā)展，Google開源的tensorflow庫(kù)受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)和實(shí)驗(yàn)。python作為tensorflow的編程語(yǔ)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(xiàng)目pytorch也是一個(gè)優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它還使用Python作為開發(fā)語(yǔ)言，為Python添加了許多用戶。實(shí)際上，也有很多語(yǔ)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(huì)稍微復(fù)雜一些。

另一種實(shí)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(shù)，正是因?yàn)榻陙?lái)，深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實(shí)現(xiàn)模式中使用的編程語(yǔ)言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學(xué)習(xí)人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，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(chǔ)知識(shí)，就可以理解和改進(jìn)各種學(xué)習(xí)算法。至于你的算法是用什么語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，就簡(jiǎn)單多了。當(dāng)然，Python是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。它比其他語(yǔ)言更簡(jiǎn)單、更容易學(xué)。關(guān)鍵是要有強(qiáng)大的圖書館支持。

人工智能和python是什么關(guān)系？

人工智能是一個(gè)大概念，具體落地人工智能項(xiàng)目會(huì)聯(lián)系機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，這些框架大多是基于Python開發(fā)的，所以為了進(jìn)一步人工智能項(xiàng)目的開發(fā)，Python語(yǔ)言的學(xué)習(xí)也是很有必要的

Python是如何實(shí)現(xiàn)人工智能？

我真的不能回答。其實(shí)人工智能的概念是沒有標(biāo)準(zhǔn)的，所以你最好實(shí)現(xiàn)XX函數(shù)，這樣你才能理解它。

人工智能自提出以來(lái)已經(jīng)發(fā)展了60年，但是還沒有形成一個(gè)時(shí)代的概念。

事實(shí)上，它非常模糊或其定義發(fā)生變化。

所謂的程序?qū)W習(xí)，仍然應(yīng)該是人們植入的學(xué)習(xí)程序。

為何有人說(shuō)人工智能(AI)首選Python？如何轉(zhuǎn)行Python？

謝謝。

為了成為一個(gè)選定的對(duì)象，一個(gè)編程應(yīng)該至少滿足兩個(gè)要求。

相反，python兩者都有。

首先，讓我們談?wù)勔子眯?。Python應(yīng)該是最簡(jiǎn)單的編程語(yǔ)言之一。如果您有一些編程基礎(chǔ)知識(shí)，那么很容易開始使用Python。它不像C/C那樣對(duì)語(yǔ)言格式要求那么嚴(yán)格，沒有復(fù)雜的內(nèi)存和指針操作，而且內(nèi)置了很多成熟的功能，比如排序等，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作也很方便，唯一的要求就是縮進(jìn)。

易用性不可避免地會(huì)帶來(lái)一些缺點(diǎn)，比如速度慢。為什么有那么多人愿意用低速？因?yàn)楹?jiǎn)單，在人工智能領(lǐng)域，工作的重點(diǎn)已經(jīng)從編程轉(zhuǎn)移到底層的算法上，也就是說(shuō)，我們不能在編程上浪費(fèi)太多時(shí)間，所以編程語(yǔ)言已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域一個(gè)簡(jiǎn)單的驗(yàn)證工具，所以我們不愿意花太多時(shí)間在上面。

其次，有強(qiáng)大的社區(qū)支持。因?yàn)槭褂梅奖?，很多人選擇了這種語(yǔ)言，所以逐漸建立了一個(gè)強(qiáng)大的社區(qū)，有豐富的問題支撐，并且有豐富多樣的第三方圖書館，特別是在人工智能方面。主流的深度學(xué)習(xí)框架，如tensorflow、python、keras、MAXNET，幾乎都支持pyth，如果您使用其他語(yǔ)言，您可能需要考慮這些工具是否可用。當(dāng)更多的人使用它們時(shí)，開發(fā)者也會(huì)考慮用戶的聲音。因此，開發(fā)包將留下一個(gè)python接口，并以這種方式相互交互，使python生態(tài)系統(tǒng)越來(lái)越大。

Python不應(yīng)該是一個(gè)行業(yè)方向。必須有應(yīng)用背景。例如，你做計(jì)算機(jī)視覺還是自然語(yǔ)言？是網(wǎng)站開發(fā)還是數(shù)據(jù)分析？Python入門非常簡(jiǎn)單。網(wǎng)上有很多教程，比如菜鳥教程、廖雪峰的Python教程和Python食譜。如果你想改變你的職業(yè)，你需要先明確方向。