想自學人工智能編程,怎么入門？首先，編程領(lǐng)域比較大。為什么它很大？學習軟件開發(fā)，無論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程因此，沒有明確的方向。在編程世界中，有一種古老的語言叫做C

想自學人工智能編程,怎么入門？

首先，編程領(lǐng)域比較大。為什么它很大？學習軟件開發(fā)，無論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程

因此，沒有明確的方向。

在編程世界中，有一種古老的語言叫做C語言，它是C和Java的祖先。所有語言的基礎(chǔ)都來自于它，所以你最好先了解它。

但是現(xiàn)在，由于人工智能的普及，很多人都在學習python，很多人說它的語法簡單易學。這是正確的。也有人說它是初學者學習的最好的語言。事實上，如果沒有嚴格的語法，它可以說是“為所欲為”。Java寫100行代碼，可能只需要寫20行。

不過，我還是想談?wù)勚鹘?！它是C語言，為什么呢，因為你只學它，再學C和Java就容易多了，可以說它很快就會帶領(lǐng)你成為一名程序員。當然，不是絕對的。

學習python并非不可能，但它與C/C和Java不同。經(jīng)過學習，回首C，我覺得它不是一個世界。

現(xiàn)在大學是基于C語言的，你不妨從它開始。

我希望這個答案能對您有所幫助。

人工智能學習用什么編程軟件好？

目前，人工智能的主流仍然是使用Python語言和C/C。事實上，你在網(wǎng)上搜索時可以發(fā)現(xiàn)人工智能使用的是Python語言。事實上。AI的底層邏輯是用C/C編寫的，Python只負責編寫一些實現(xiàn)邏輯。例如，什么是第一步，什么是第二部分，等等。

AI的核心算法是用C/C編寫的，因為它們計算量大，需要非常精細的優(yōu)化、GPU和特殊的硬件接口。而這些，只有C/C能做到。

我們之所以使用Python，是因為它易于使用并具有粘合語言特性。C/C需要一個從其他語言到C/C的跨語言接口，因此基于python的特點，python是首選。

所以目前，人工智能編程的主要語言是C/C，其次是python。

作為多年的實踐者，我想說的是，Python和人工智能是兩個完全不同的概念。Python只是一種編程語言，而人工智能是一種科學方法。它主要研究如何通過計算機實現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計算機編程語言，可以作為實現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡單介紹一下人工智能的實現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學校。

一個是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習，也就是說，近年來，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來了（之所以再次被使用，是因為它流行了一段時間，后來遇到技術(shù)瓶頸時就沉寂了）。為了促進人工智能的發(fā)展，Google開源的tensorflow庫受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)和實驗。python作為tensorflow的編程語言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，F(xiàn)acebook的開源項目pytorch也是一個優(yōu)秀的機器學習庫。它還使用Python作為開發(fā)語言，為Python添加了許多用戶。實際上，也有很多語言可以用于人工智能開發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過程會稍微復(fù)雜一些。

另一種實現(xiàn)人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經(jīng)流行的專家系統(tǒng)正是基于這一技術(shù)，正是因為近年來，深度學習蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實現(xiàn)模式中使用的編程語言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學習人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個堅實的數(shù)學基礎(chǔ)，從線性代數(shù)，概率過程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)知識，就可以理解和改進各種學習算法。至于你的算法是用什么語言實現(xiàn)的，就簡單多了。當然，Python是一個不錯的選擇。它比其他語言更簡單、更容易學。關(guān)鍵是要有強大的圖書館支持。

人工智能是一定要學習python嗎？還會用到哪些語言？

AI將來可以用來寫程序

最近，AI有了更多的創(chuàng)造性追求，比如繪畫和作曲。它正在完成越來越艱巨的任務(wù)，每一個進步都將進一步削弱人類雇員的作用。現(xiàn)在，即使是這個非常人工智能的程序員也不能避免自動化焦慮。人工智能不僅能更好地識別蘇珊在人力資源部的照片，還能編寫基本代碼。

如果代碼開始自我分析、自我修正和改進，并且速度比想象的快，那么技術(shù)突破可能會更快?？赡苄允菬o窮無盡的：醫(yī)學的進步，更自然的機器人，更智能的手機，更少的有缺陷的軟件，更少的銀行欺詐，等等。

雖然AI可以編寫代碼，但它無法確保所編寫的代碼是正確的。它不了解該特性的商業(yè)價值，當靈感在深夜迸發(fā)時，它也不會刪除無意義的界面元素。在編程方面，人工智能需要人們告訴它要創(chuàng)造什么。編程和人工智能的未來是人與計算機的一種綜合共生關(guān)系。人工智能并沒有取代程序員（或其他任何人），而是準備通過集成和受控使用來重新想象開發(fā)人員的工作量。

編程能否用人工智能？

人工智能不容易學，而且很難學。

但是，如果您只使用一些現(xiàn)有的人工智能算法，就不會那么困難了。

先談一下基本要求：

如果你具備以上四點，就可以順利地進行人工智能的研究和學習。如果一開始沒有找到研究方向，沒有第四點也沒關(guān)系?？梢詮乃惴▽W習的方向入手，然后找到獲取數(shù)據(jù)的方向。

一般來說，人工智能雖然沒有想象中那么神秘，但研究起來卻不是那么簡單。畢竟，它是一種從海量數(shù)據(jù)中尋找規(guī)則和問題解決模型的方法，涉及方方面面。沒有堅強的毅力，就很難有大的發(fā)現(xiàn)。

如果你只是想在將來找到一份與人工智能相關(guān)的工作，你不必那么刻苦學習，只要把工具學好，把現(xiàn)有的算法學好就行了。

人工智能好學嗎？

蟒蛇首當其沖。你也可以參考小編的文章帶你走進人工智能的世界

謝謝你的提問

！人工智能和傳統(tǒng)編程沒有太大區(qū)別。唯一不同的是，它需要大量的數(shù)據(jù)和計算能力來適應(yīng)這個模型

！AI=大數(shù)據(jù)（計算數(shù)據(jù)）算法（深度學習、基于規(guī)則、基于知識、基于統(tǒng)計等，多為遞歸循環(huán)結(jié)構(gòu)）計算能力（計算能力非常高，智能算法可以更好地運行）

傳統(tǒng)軟件編程=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（相對少量AI數(shù)據(jù)）算法（算法不太復(fù)雜，遞歸運算比機器少）計算能力（計算能力不太大）

三維仿真軟件=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（與普通應(yīng)用軟件相比，介質(zhì)數(shù)據(jù)）算法（與AI算法相似，但不同，相對而言，大部分差異不是遞歸運算或矩陣運算）中等計算能力（三維仿真軟件的計算能力不低，但低于人工智能算法，但高于普通應(yīng)用軟件。當然，有些特殊的應(yīng)用軟件可能比3D軟件要高，但是在大多數(shù)情況下，對3D軟件的要求是比較高的）

在這里，相信大家都知道AI程序和普通軟件沒有太大的區(qū)別！區(qū)別在于對算法的理解！傳統(tǒng)的編程更多的是基于邏輯運算！但是人工智能的算法包括邏輯運算，還有更復(fù)雜的建模和擬合算法！只要徹底理解線性代數(shù)！AI算法并非遙不可及

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