人工智能涉及到的知识结构比较复杂，是一个典型的多学科交叉领域，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学和语言学等诸多内容。正因如此，人工智能领域的研发需要克服诸多困难，每一次进步都需要付出巨大的努力。虽然人工智能已经经过了60多年的发展，但是目前人工智能依然处在行业发展的初期。
编程语言是实现人工智能产品的一个重要工具，不少编程语言都可以完成人工智能产品的开发任务，比如C、Python、Java、C++、Lisp、Prolog等语言都可以用于人工智能领域的开发，其中Python对于初学者来说是个不错的选择。
目前Python语言在机器学习等人工智能细分领域有广泛的应用，而且从Python的发展情况来看，Python语言的编程生态正在逐渐完善（Web开发、大数据开发、嵌入式开发等），落地能力也比较强，因此采用Python从事人工智能开发的风险会比较小。由于Python语言自身具备语法简单、调整简单、开发简单等特点，所以在研发初期采用Python语言进行产品验证是一个不错的选择。
学习Python开发需要从基础语法开始，由于Python语法结构比较简单，所以即使没有编程基础的人也能较为顺利的掌握Python编程。另外，采用Python进行人工智能开发还需要学习几个比较常见的库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等，熟练使用这些库能够明显提升开发的效率。
人工智能研发往往需要具备扎实的数学基础，因为算法设计是人工智能研发的核心内容，而算法设计往往涉及到高数、线性代数、概率论等数学知识。因此，要想在人工智能的研发领域走得更远，一定要学好数学知识。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
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人工智能需要会什么编程？
这个问题我想你问的一定不只是用什么语言，而是需要会什么方面的编程技术。其实编程在人工智能中只是一个辅助工具，从事人工智能是不需要你有十分过硬的编程技术的，但是既然人工智能是需要大量的运算和大量的数据的话，这种事情也只有计算机才能实现，所以将人工智能模型建立和训练就需要靠代码来实现。
代码知识实现AI的工具，数学才是人工智能的核心。下面就人工智能需要的编程技能大概说明一下：
这里有一张人工智能深度学习技能需求图分享给大家，这是我在上深度学习的课程时教材上面的，下面就根据这个图来展开说明。
数据是人工智能的基础和根本，没有数据就像大厦没有砂砾是建不起来的。数据来源可能有肯多，比如传感器。那么你可能就需要会通过串口或者socket等其他网络通讯编程将数据从传感器中取出来。又或者，数据是存在数据库比如mysql、redis、sqlite、oracle等，那么你可能就需要会从数据库中获取数据，比如sql语句。又或者，数据是以文档形式存放，那么你就需要会文档的读取。
有了数据后需要对数据进行处理，比如清洗、数据集成、数据归约、特征提取、离散化等处理。那么你可能会用到matalab工具、pandas、numpy、Hadoop等成熟库，还有数据可是话可能要用到的BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等。
这个是人工智能的核心，智能模型的建立。它包括卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络等。
常用的编程工具和编程库是python、C#、C++等。以python为例，常用的库有Keras、Tensorflow、PyTorch等，目前这三个是主流的，若你想从事AI建模的工作，那么着三个库你是必须要会，是绕不开的
keras建立一个简单的神经网络代码：
建立并训练好的数据模型，你需要将之部署实用化，放置到项目中去，可以是app、可以是web、也可以是小程序，如果你需要从事这些方面的工作，那么你就需要具备相关的编程知识，比如app开发、web开发、系统运维等方面知识。
以上所列的编程技能并不代表一个人需要全会，上面提到的四个模块，每个模块都深不可测，个人只需要从事其中很小的一方面并专精就好，选择自己想从事的模块然后掌握相关技能就可以了。
至于编程语言，推荐Python。社区健壮、占有率高、好用、易用、发展迅猛。
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人工智能的程序一般用python语言来实现的比较多，当然也可以用其他的语言来实现。我在这里所说的是计算机语言。
而你说更好地描述信鸽的形态，则属于智能AI识别的范畴，这牵涉到数学建模，人工智能识别，主要有三句话，很多人也不去做专业的分析，第一句就是数学建模，第二句就是卷积神经网络，第三句就是激励神经网络。要想识别的更加精细就要加很多的隐藏层。
要识别性格的各种形态，你必须有大数据，人工智能是需要用大数据来进行训练的，只有用大数据训练过的人工智能才能真正起到制动的作用，如果数据不够丰富，错误率很高的
这是我的愚见
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