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(shù)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(shù)，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(guān)鍵是要有強大的圖書館支持。

java開發(fā)，轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)好還是機器學習？

謝謝。我建議轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。

我也從事java開發(fā)，我對這個主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經(jīng)付出了大量的學習精力。如果我學習機器學習，我基本上想告別Java，這無疑是一個非常不幸的選擇。

此外，轉(zhuǎn)向機器學習不僅需要深入了解python，還需要掌握數(shù)學算法，這是不可能一蹴而就的。因此，轉(zhuǎn)向人工智能的風險相對較高，很容易打亂一個人的職業(yè)規(guī)劃。

目前，大數(shù)據(jù)方向仍是一個需求量大、前景好的工作方向。Java廣泛應用于大數(shù)據(jù)領域。單憑Hadoop生態(tài)系統(tǒng)就足以完成大量的大數(shù)據(jù)工作，而Hadoop和Java是分不開的。

最重要的是大數(shù)據(jù)方向不會低于機器學習的工資，機器學習還處于初級階段。別擔心工資問題。

如何學習編寫人工智能軟件？

我主修軟件開發(fā)，方向基本確定了，要么前端，要么后端，要么大數(shù)據(jù)。

首先，編程領域相對較大。為什么它很大？正如我前面提到的，學習軟件開發(fā)，無論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程

因此，沒有明確的方向。

在編程世界中，有一種古老的語言叫做C語言，它是C和Java的祖先。所有語言的基礎都來自于它，所以你最好先了解它。

但是現(xiàn)在，由于人工智能的普及，很多人都在學習python，很多人說它的語法簡單易學。這是正確的。也有人說它是初學者學習的最好的語言。事實上，如果沒有嚴格的語法，它可以說是“為所欲為”。Java寫100行代碼，可能只需要寫20行。

不過，我還是想談談主角！它是C語言，為什么呢，因為你只學它，再學C和Java就容易多了，可以說它很快就會帶領你成為一名程序員。當然，不是絕對的。

學習python并非不可能，但它與C/C和Java不同。經(jīng)過學習，回首C，我覺得它不是一個世界。

現(xiàn)在大學是基于C語言的，你不妨從它開始。

我希望這個答案能對您有所幫助。

Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領域嗎？

首先，你需要數(shù)學基礎：高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計與隨機過程、離散數(shù)學、數(shù)值分析

其次，你需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、，遺傳算法和其他算法；當然，在各個領域也需要算法，比如SLA研究，如果你想讓機器人在定位環(huán)境M中導航和建立自己的地圖，總之，很多算法需要時間積累；

那么，你至少需要掌握一種編程語言。畢竟，算法的實現(xiàn)還需要編程；如果你深入到硬件，一些基礎的電氣課程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生來學習，這門課程只是簡單的一瞥。畢竟，必修的基礎課太多了。