用python寫人工智慧演算法

『壹』 python與人工智慧有什麼關系嗎

答案: 工具的關系，Python是實現人工智慧編程的主要工具。

科研

做學術科研，基本都是基於Python在做實驗和研究，最新的演算法和模型，也基本都是Python實現的。

工業界

至少90%的人工智慧演算法或者服務是Python實現的。Python有強大，豐富和完整的人工智慧框架和庫。

人生苦短，我用Python。

『貳』 為什麼做AI的都選Python

您好，這主要是因為Python在處理人工智慧方面有優勢，所以很多人都會這么選擇。
以後您如果再遇到類似的問題，可以按照下面的思路去解決：
1、發現問題:往往生活在世界中，時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中，當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題，並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看，這是第一階段，是解決問題的前提。
2、分析問題:要解決所發現的問題，必須明確問題的性質，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他們之間有什麼關系,以明確所要解決的問題要達到什麼結果，所必須具備的條件、其間的關系和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。
3、提出假設:在分析問題的基礎上，提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法，但所有這些往往不是簡單現成的，而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段，正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。
4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決，所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果，必須重新另提出假設再進行檢驗，直至獲得正確結果，問題才算解決。

『叄』 python適合做人工智慧的編程語言嗎

非常適合，近幾年python的流行就是因為人工智慧的發展。

『肆』 為什麼人工智慧用Python

這屬於一種誤解，人工智慧的核心演算法是完全依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智慧領域最重要的語言。
Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。其他語言的ffi許多都只能導入C的函數入口點，復雜的數據結構大多隻能手工用byte數組拼起來，如果還需要回調函數輸入那就無計可施了。而CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性，甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數（當然，也有一定的條件限制）。不過這也是PyPy這樣的JIT解釋器的一個障礙。
而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具，有numpy這樣的底子，因為行業近似所以選擇API binding語言的時候會首選Python，同時復用numpy這樣的基礎庫既減少了開發工作量，也方便從業人員上手。

『伍』 為什麼人工智慧用 Python

在人工智慧上使用Python編程語言的優勢
1.優質的文檔
2.平台無關，可以在現在每一個版本上使用
3.和其他面向對象編程語言比學習更加簡單快速
4.Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以於數值和科學應用。
5.Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對於人工智慧應用來說都是非常重要的因素。
6.對於科學用途的廣泛編程任務都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網站應用。
7.最後，它是開源的。可以得到相同的社區支持。
AI的Python庫
總體的AI庫
AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的「人工智慧：一種現代的方法」的演算法
pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎
SimpleAI：Python實現在「人工智慧：一種現代的方法」這本書中描述過的人工智慧的演算法。它專注於提供一個易於使用，有良好文檔和測試的庫。
EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎（負極大值，置換表、游戲解決）
機器學習庫
PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的演算法，它是模塊化的Python機器學習庫。它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的演算法。
PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn 旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的演算法，這些演算法是和python科學包（numpy,scipy.matplotlib）緊密聯系在一起的。
MDP-Toolkit 這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習演算法和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網路結構。新演算法的實現是簡單和直觀的。可用的演算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法（主成分分析、獨立成分分析、慢特徵分析），流型學習方法（局部線性嵌入），集中分類，概率方法（因子分析，RBM),數據預處理方法等等。
自然語言和文本處理庫
NLTK 開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
Python勢必成為人工智慧時代的新寵兒，Python這門學科也將引入大量的學習者，任何行業的成功人士當屬那些先行者，人工智慧的浪潮還未席捲，選擇Python這門學科就是有先見之明。

『陸』 AI人工智慧編程語言是Python語言嗎

從問題可以發現，題主很想當然。
AI，姑且稱現在的一些深度學習技術、機器學習等技術為AI吧。AI說到底就是一種演算法，一個演算法的具體實現是和編程語言關系不大，目前的AI演算法底層幾乎都是由C/C++編寫的，比如caffe庫。原因很簡單，速度問題，如果你要用Python去實現AI演算法，估計程序運行個個把月都不一定出來結果。
對於目前來看， C/C++實現底層，CUDA進行加速(CUDA 和C語言很相似)，Python進行高層調用C/C++介面。因為做演算法經常需要一些模擬實驗，很早以模擬實驗一般是用Matlab，matlab是收費的，所以很多人漸漸換成Python。當然，也有其他原因存在，比如Python本身就很適合做演算法模擬。比如說，你不能一個Python可以20行代碼搞定的，你用C++200行代碼搞定。
所以，現在是利用合適的技術做合適的事情，沒有哪一個東西可以做到什麼都能做

『柒』 python適合做人工智慧的編程語言嗎

先來上兩張圖人工智慧和Python的圖。

從上圖可以看出，人工智慧包含常用機器學習和深度學習兩個很重要的模塊，而下圖中Python擁有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的庫，像pandas、sklearn、matplotlib這些庫都是做數據處理、數據分析、數據建模和繪圖的庫，基本上機器學習中對數據的爬取（scrapy）、對數據的處理和分析（pandas）、對數據的繪圖（matplotlib）和對數據的建模（sklearn）在Python中全都能找到對應的庫來進行處理。

所以，要想學習AI而不懂Python，那就相當於想學英語而不認識單詞，所以，Python學起來吧。