Ⅰ 為什麼做AI的都選python
答: 主要有以下的一些見解,歡迎和你探討。
希望可以幫助到你~
Ⅱ 人工智慧和python有什麼關系
提到人工智慧就一定會提到Python,有的初學者甚至認為人工智慧和Python是劃等號的,其實Python是一種計算機程序設計語言。是一種動態的、面向對象的腳本語言,開始時是用於編寫自動化腳本(shell),隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加,越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。而人工智慧通俗講就是人為的通過嵌入式技術把程序寫入機器中使其實現智能化。顯然人工智慧和Python是兩個不同的概念。人工智慧和Python的淵源在於。就像我們統計數據或選擇用excel製作表格時,因為在需要用到加減乘除或者、函數等時,只需要套用公司就可以。因為SUM、AVERAGE等這樣的函數運行的背後,是C++/C#等語言已經編寫好了代碼,所以Excel只是工具和展現形式並不是它做計算。同理在學習人工智慧時Python只是用來操作深度學習框架的工具,實際負責運算的主要模塊並不依靠Python,真正起作用的是也是一大堆復雜的C++
/ CUDA程序。
深度學習人工智慧時,自己計算太復雜,還要寫C++代碼操作,這時程序員就想要不搞一套類似復雜的Excel配置表,直接搭建神經網路、填參數、導入數據,一點按鈕就直接開始訓練模型、得出結果。這個方法簡單實用可是神經網路搭建起來太復雜,需要填寫的參數太多,各種五花八門的選項也很難做成直觀的圖形工具。只能用一個類似Python的相對好用的語言,通過簡化的程序代碼來搭建神經網路、填寫參數、導入數據,並調用執行函數進行訓練。通過這種語言來描述模型、傳遞參數、轉換好輸入數據,然後扔到復雜的深度學習框架裡面去計算。那麼為什麼會選擇Python?科學家們很早就喜歡用Python實驗演算法,也善於使用numpy做科學計算,用pyplot畫數據圖。恰好Google內部用Python也非常多,所以採用Python也是必然的。除Python外,實際上TensorFlow框架還支持JavaScript、c++、Java、GO、等語言。按說人工智慧演算法用這些也可以。但是官方說了,除Python之外的語言不一定承諾API穩定性。所以人工智慧和Python就密不可分了。單說人工智慧的核心演算法,那是是完全依賴於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,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,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。Python一直都是科學計算和數據分析的重要工具,Python是這些庫的API
binding,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,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。都說時勢造英雄,也可以說是人工智慧和Python互相之間成就者對方,人工智慧演算法促進Python的發展,而Python也讓演算法更加簡單。
Ⅲ 人工智慧和python有什麼聯系嗎
Python和人工智慧的關系,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。