人工智能是一个大的概念，具体落地人工智能项目会接触机器学习和深度学习框架，这些框架大部分是基于Python开发的，所以要想深入人工智能项目开发，python语言的学习也是必须的！
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人工智能毕竟会涉及到算法，而算法呢又需要编程语言的支撑。为什么是python而不是其他语言？因为python相比较其他语言????更简洁的语法，更容易入门的优点。这样人工智能研究者可以把更多精力放在算法与问题解决中，而不是再花大量时间去研究一门语言的语法。
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编译人工智能的语言包括LISP，Prolog，Java，Python，C＃等。语言的选择取决于许多因素，如个人偏好，代码易用性，开发人员的可用性等等。尽管开发人员的技能总是比任何语言都重要，但企业领导者必须选择一个用于雇用或外包他们的项目。但Python可能是其中的翘楚。
什么是Python？
Python是一种基于OOP的高级解释性编程语言。这是一家专注于一个强大的非常有用的语言 快速应用程通货膨胀 Python是一种开发友好的语言。 它是人工智能的伟大语言。 用于人工智能的Python今天非常流行。开发（RAD），不要重复自己（DRY）。它可以很好地用作胶水语言，也就是将现有的组件连接在一起。由于Python的学习易用性，可扩展性和适应性，它已成为增长最快的语言之一。Python的支持和不断发展的图书馆使它成为任何项目的理想选择，无论是Web App，Mobile App，IoT，Data Science还是AI。
为什么Python用于人工智能和机器学习？
无论是创业公司还是跨国公司，Python都为所有人提供了巨大的便利。Python的使用是这样的，它不能仅限于一个活动。它越来越受欢迎，它已经允许它进入人工智能（AI），机器学习（ML），自然语言处理，数据科学等一些最流行和复杂的过程。
为什么Python在写AI时很好用？
较少代码：
人工智能涉及算法 - 很多。Python提供了简便的测试 - 在竞争对手中是最好的之一。Python有助于轻松编写和执行代码。与其他OOPs语言相比，Python可以实现与1/5代码相同的逻辑。由于其解释方法可以在您编码方法时启用检查。
预建库：
对于您的AI项目的每一个需求，Python都有很多库。很少有名字包括用于科学计算的Numpy，用于高级计算的Scipy以及用于机器学习的Pybrain。AIMA - 来自Russell和Norvig的“人工智能：现代方法”的算法的Python实现是迄今为止人工智能提供的最好的库之一。这样的专用库节省了开发人员在编码基本级别项目上花费的时间。
平台迁移：
Python提供了从现有语言中提供API的灵活性，这确实提供了极大的灵活性。它也是平台独立的。只需对代码进行一些更改，即可在新操作系统中启动并运行您的应用程序。这为开发人员节省了在不同平台上测试和迁移代码的时间。
灵活性：
灵活性是Python的核心优势之一。通过选择OOP方法和脚本之间的选项，Python适用于各种目的。它作为一个完美的后端，它也适用于将不同的数据结构链接在一起。在IDE中检查大部分代码的选项对于在不同算法间挣扎的开发人员来说也是一大优势。
人气：
Python正在赢得千禧一代的心。它的易学性吸引了千禧一代学习这门语言。虽然人工智能项目需要一个经验丰富的程序员，但Python可以使学习曲线变得平滑。寻找Python开发人员比寻找LISP或Prolog程序员更容易，尤其是在某些国家。其扩展的图书馆和活跃的社区随着不断发展和改进的代码已经成为当今最热门的语言之一。
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Python主要是一门编程语言,而人工智能是计算机的一个研究方向,包含一系列的算法.而Python在快速验证算法方面有着很大的优势,所以现在很多人工智能开发都使用Python作为主要编程语言.
在人工智能上使用Python比其他编程语言的主要有以下一些好处
优质的文档
平台无关，可以在现在每一个Linux版本上使用
和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
Python有许多图像处理库,像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。
EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值，置换表、游戏解决）
PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy,scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析），流型学习方法（局部线性嵌入），集中分类，概率方法（因子分析，RBM),数据预处理方法等等。
自然语言和文本处理库
NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。
使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。
开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。
python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现（JS和LISP也是一样）。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。
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为什么现在Python语言会特别火，很大一部分原因是被爬虫技术、大数据和人工智能等火爆的技术带起来的。
Python于人工智能
人工智能算是一种业务需求（例如人脸识别），实现这个业务需求的是算法（例如其中用到的一个算法就是矩阵变换）有很多的算法模块。其本质是一个自学习、自组织的系统，其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的，是内生的。
开发语言是为了让人更方便的操作计算机，就是通过一种方式，让计算机知道你在说啥，python是属于一种高级开发语言，开发人员通过它可以实现人工智能的一些功能如：人脸识别这个效果。
Python编程语言，不仅仅是因为其代码简单等优势被列为首选，而在于其资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境，所以一直是人工智能的首选编程语言。
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python语言现在跟人工智能的关联非常的大。而且python语言现在非常的排行和各大公司的使用率非常的大。是非常流行的语言。学好python，未来发展前景的就不用多说了吧。中软最近也推出了python+全栈的课程，全部由金牌课程总监授课。
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人工智能是一个大的概念，具体落地人工智能项目会接触机器学习和深度学习框架，这些框架大部分是基于Python开发的，所以要想深入人工智能项目开发，python语言的学习也是必须的！
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人工智能是一个比较大的领域，而Python只是一门编程语言。如果单纯从实现人工智能算法来讲，任何编程语言或多或少都是可以做到的。
之所以目前人工智能与Python的联系紧密是因为Python中有很多人工智能的实用库，通过Python使用这些库可以轻松实现已有的人工智能算法。
但是话说回来学人工智能与学Python还是两码事，学人工智能难度很大，主要以学习相关算法为主。
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没什么关系吧。
人工智能是目前计算机科学的一个热门分支，说白了就是一种算法。
Python是一个解释性的计算机语言，很多人工智能系统由python实现而已。
原则上，一套人工智能算法可以用各种计算机语言实现。
只不过，Python具备简洁，表达力强，易学等特点，同时拥有丰富的第三方库。深得很多科学领域的专业人士喜爱。
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