人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？作為多年的實(shí)踐者，我想說(shuō)的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語(yǔ)言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過(guò)

人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？

作為多年的實(shí)踐者，我想說(shuō)的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語(yǔ)言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，可以作為實(shí)現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡(jiǎn)單介紹一下人工智能的實(shí)現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學(xué)校。

一個(gè)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是說(shuō)，近年來(lái)，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來(lái)了（之所以再次被使用，是因?yàn)樗餍辛艘欢螘r(shí)間，后來(lái)遇到技術(shù)瓶頸時(shí)就沉寂了）。為了促進(jìn)人工智能的發(fā)展，Google開(kāi)源的tensorflow庫(kù)受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)和實(shí)驗(yàn)。python作為tensorflow的編程語(yǔ)言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，F(xiàn)acebook的開(kāi)源項(xiàng)目pytorch也是一個(gè)優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它還使用Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，為Python添加了許多用戶。實(shí)際上，也有很多語(yǔ)言可以用于人工智能開(kāi)發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過(guò)程會(huì)稍微復(fù)雜一些。

另一種實(shí)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?yàn)榻陙?lái)，深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實(shí)現(xiàn)模式中使用的編程語(yǔ)言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學(xué)習(xí)人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從線性代數(shù)，概率過(guò)程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)知識(shí)，就可以理解和改進(jìn)各種學(xué)習(xí)算法。至于你的算法是用什么語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，就簡(jiǎn)單多了。當(dāng)然，Python是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。它比其他語(yǔ)言更簡(jiǎn)單、更容易學(xué)。關(guān)鍵是要有強(qiáng)大的圖書館支持。

學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎？

開(kāi)始時(shí)，您不必很好地學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開(kāi)發(fā)離不開(kāi)計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項(xiàng)技術(shù)，那就不是問(wèn)題。先開(kāi)始，你可以彌補(bǔ)。

2. 算法是軟件開(kāi)發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材。基本的可以從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實(shí)際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語(yǔ)言，但是語(yǔ)言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬(wàn)事開(kāi)頭難。只要你開(kāi)始，剩下的就是慢慢操作這項(xiàng)技術(shù)。該算法在實(shí)際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。

希望對(duì)您有所幫助

Python是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架。如果你想學(xué)習(xí)它，最好先學(xué)習(xí)一些python編程基礎(chǔ)，因?yàn)楹芏嗍褂胮ython的代碼都是用python開(kāi)發(fā)的。在學(xué)習(xí)了一些Python之后，奠定了一個(gè)很好的基礎(chǔ)，它將幫助你理解和學(xué)習(xí)Python。比如，要蓋房子，就要打好基礎(chǔ)。

網(wǎng)上有很多關(guān)于Python的免費(fèi)教程。在今天的文章中，我寫了一篇關(guān)于學(xué)習(xí)python的文章。在理解了python的一些基本語(yǔ)法之后，我可以編寫和運(yùn)行一些簡(jiǎn)單的python程序，然后我就可以開(kāi)始學(xué)習(xí)python了。在其官方網(wǎng)站上有一個(gè)學(xué)習(xí)教程供參考：http:http:www.python.com//pytorch.org/tutorials/

想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？

首先，目前在大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境下，如果只是做Python爬蟲開(kāi)發(fā)，那么仍然缺乏工作競(jìng)爭(zhēng)力。為了找到一份滿意的工作，我們需要進(jìn)一步改善我們的知識(shí)結(jié)構(gòu)。

Python語(yǔ)言廣泛應(yīng)用于整個(gè)IT行業(yè)，包括web開(kāi)發(fā)（傳統(tǒng)解決方案之一）、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、人工智能開(kāi)發(fā)（機(jī)器學(xué)習(xí)等）、嵌入式開(kāi)發(fā)和各種后端服務(wù)開(kāi)發(fā)。然而，得益于大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，python語(yǔ)言近年來(lái)有了明顯的上升趨勢(shì)，未來(lái)的發(fā)展空間仍然非常廣闊，值得期待。

隨著Python語(yǔ)言的發(fā)展，許多程序員開(kāi)始轉(zhuǎn)向Python開(kāi)發(fā)。在學(xué)習(xí)Python開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，一個(gè)常見(jiàn)的例子是使用Python開(kāi)發(fā)crawler。用Python開(kāi)發(fā)crawler更加方便，特別是在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)crawler獲取web數(shù)據(jù)是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方式，因此在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段，通過(guò)Python開(kāi)發(fā)crawler是眾多Python程序員的重要工作內(nèi)容之一。

但是，隨著大數(shù)據(jù)采集技術(shù)的逐漸成熟，一些爬蟲工具越來(lái)越完善，通過(guò)Python開(kāi)發(fā)爬蟲的需求也在一定程度上下降，這在一定程度上降低了Python爬蟲開(kāi)發(fā)的工作需求。早期，Python crawler從事的工作大多集中在互聯(lián)網(wǎng)公司和行業(yè)信息公司。隨著相關(guān)崗位人員配置的逐步完善，這些崗位的招聘需求必然下降。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的采集將向物聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，這也是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展階段的一個(gè)重要特征。因此，僅從事Python爬蟲開(kāi)發(fā)的未來(lái)就業(yè)形勢(shì)并不明朗。建議通過(guò)python進(jìn)一步掌握數(shù)據(jù)分析的技巧。