Python語言是一種面向?qū)ο蟆⒅弊g式計算機程序設(shè)計語言，Python語法簡捷、清晰和易讀。Python是開源的語言，具有豐富和強大的類庫，同時具有優(yōu)良的可擴展性和平臺可移植性，它能夠很輕松的把用其他語言制作的各種模塊輕松地聯(lián)結(jié)在一起。本文主要詳解Python培訓(xùn)語言在人工智能中的功能及優(yōu)勢，具體的跟隨小編來詳細(xì)的了解一下。

為何用Python開發(fā)人工智能

Python由于其簡潔優(yōu)美和極高的開發(fā)效率，得到了越來越多公司的青睞，人工智能已經(jīng)成為了當(dāng)下最熱門的話題了，未來可以說就是人工智能的天下了。

公司選用Python進(jìn)行網(wǎng)站W(wǎng)eb、搜索弓|擎（Google）、云計算（OpenStack）、大數(shù)據(jù)、人工智能、科學(xué)計算等方向的開發(fā)。

Python將成為繼C++和Java之后的第三個主流編程語言，Python結(jié)臺人工智能也是達(dá)內(nèi)的優(yōu)勢課程，python的人才就業(yè)優(yōu)勢也是比較明顯的。

如今移動互聯(lián)網(wǎng)取代PC互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)跑在互聯(lián)網(wǎng)時代的最前沿，Android和iOS-度成為移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的兩大霸主，成為移動開發(fā)者首選的兩門技術(shù)，HTML5以其跨平臺的優(yōu)勢在移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺占據(jù)重要位置，可以說是后來者居上。由于技術(shù)的限制難以催生出更多的新應(yīng)用，互聯(lián)網(wǎng)+的產(chǎn)品日漸飽和，移動互聯(lián)網(wǎng)從巔峰時代逐漸趨于平緩發(fā)展，下一個時代誰是主場？下一門應(yīng)用技術(shù)誰來掌門？

在第三屆互聯(lián)網(wǎng)大會中百度CEO李彥宏曾表述：靠移動互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)C1已經(jīng)沒有可能再出現(xiàn)獨角獸了，因為市場已經(jīng)進(jìn)入了一個相對平穩(wěn)的發(fā)展階段，互聯(lián)網(wǎng)人口滲透率已經(jīng)超過了50%。而未來的機會在人工智能。的確互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司在人工智能領(lǐng)域投入明顯增大，都力爭做人工智能時代的“帶頭大哥”。

Python作為一門編程語言，其魅力遠(yuǎn)超C#，Java，C，C++，它被昵稱為“膠水語言”，更被熱愛它的程序員營為最美麗的”編程語言。從云端、客戶端，到物聯(lián)網(wǎng)終端，python應(yīng)用無處不在，同時也是人工智能首先的編程語言。

Python語言在人工智能中的功能及優(yōu)勢

1、更加人性化的設(shè)計

Python的設(shè)計更加人性化，具有快速、堅固、可移植性、可擴展性的特點，十分適合人工智能;開源免費，而且學(xué)習(xí)簡單，很容易實現(xiàn)普及;內(nèi)置強大的庫，可以輕松實現(xiàn)更大強大的功能。

2、總體的AI庫

AIMA：Python實現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”的算法;

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎;

SimpleAI：Python實現(xiàn)在“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法，它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫;

EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎。

3、機器學(xué)習(xí)庫

PyBrain一個靈活，簡單而有效的針對機器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機器學(xué)習(xí)庫，它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來測試和比較你的算法;

PyML一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內(nèi)核方法，它支持Linux和MacOSX;

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(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的一個多功能工具，它是python的一個模塊，集成了經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)的算法，這些算法是和python科學(xué)包緊密聯(lián)系在一起的;

MDP-Toolkit這是一個Python數(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實現(xiàn)是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的，包括信號處理方法，流型學(xué)習(xí)方法，集中分類，概率方法，數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。

4、自然語言和文本處理庫

NLTK開源的Python模塊，語言學(xué)數(shù)據(jù)和文檔，用來研究和開發(fā)自然語言處理和文本分析，有windows、MacOSX和Linux版本。

Python具有豐富而強大的庫，能夠?qū)⑵渌Z言制作的各種模塊很輕松的聯(lián)結(jié)在一起，因此，Python編程對人工智能是一門非常有用的語言?？梢哉f人工智能和Python是緊密相連的。如果你想要抓住人工智能的風(fēng)口，Python是必不可少的助力。

人工智能上使用Python比其他編程語言的好處

1、優(yōu)質(zhì)的文檔

2、平臺無關(guān)，可以在現(xiàn)在每一個*nix版本上使用

3、和其他面向?qū)ο缶幊陶Z言比學(xué)習(xí)更加簡單快速

4、Python有許多圖像加強庫像PythonImagingLibary，VTK和Maya3D可視化工具包，NumericPython，ScientificPython和其他很多可用工具可以于數(shù)值和科學(xué)應(yīng)用。

5、Python的設(shè)計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對于人工智能應(yīng)用來說都是非常重要的因素。

6、對于科學(xué)用途的廣泛編程任務(wù)都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網(wǎng)站應(yīng)用。

7、它是開源的?？梢缘玫较嗤纳鐓^(qū)支持。

一、總體的AI庫

AIMA：Python實現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎

SimpleAI：Python實現(xiàn)在“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法。它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫。

EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎（負(fù)極大值，置換表、游戲解決）

二、機器學(xué)習(xí)庫

PyBrain一個靈活，簡單而有效的針對機器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機器學(xué)習(xí)庫。它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來測試和比較你的算法。

PyML一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內(nèi)核方法。它支持Linux和MacOSX。

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(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)的算法，這些算法是和python科學(xué)包（numpy，scipy.matplotlib）緊密聯(lián)系在一起的。

MDP-Toolkit這是一個Python數(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實現(xiàn)是簡單和直觀的?？捎玫乃惴ㄊ窃诓粩嗟姆€(wěn)定增加的，包括信號處理方法（主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析），流型學(xué)習(xí)方法（局部線性嵌入），集中分類，概率方法（因子分析，RBM），數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。

還有哪些語言適合人工智能

1、LISP

像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞，因為在各高校多年的研究后選擇了快速原型而舍棄了快速執(zhí)行。垃圾收集，動態(tài)類型，數(shù)據(jù)函數(shù)，統(tǒng)一的語法，交互式環(huán)境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。

2、PROLOG

這種語言有著LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢有效結(jié)合，這對AI是非常有用的。它的優(yōu)勢是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對于邏輯相關(guān)問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點（恕我直言）是學(xué)起來很難。

3、C/C++

就像獵豹一樣，C/C++主要用于對執(zhí)行速度要求很高的時候。它主要用于簡單程序，統(tǒng)計人工智能，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個常見的例子。Backpropagation只用了幾頁的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升一點點速度也是好的。

4、JAVA

新來者，Java使用了LISP中的幾個理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序，它還有一套內(nèi)置類型。Java沒有LISP和Prolog高級，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。

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