人工智能是一定要學習python嗎？還會用到哪些語言？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，主要研究如何通過

人工智能是一定要學習python嗎？還會用到哪些語言？

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，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。

學人工智能需要哪些基礎(chǔ)？

人工智能是一門非常流行的科學，縮寫為AI。它被認為是21世紀的三大尖端技術(shù)之一。另外兩項技術(shù)是基因工程和納米科學。研究和開發(fā)模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應用系統(tǒng)是一門新興的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支。它的目的是理解智能的本質(zhì)，制造出一種能以類似人類智能的方式做出反應的新型智能機器。該領(lǐng)域的研究內(nèi)容包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。

人工智能是一門使計算機模擬人類某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、計劃等）的學科，主要包括用計算機實現(xiàn)智能的原理，使計算機與人腦智能相似，使計算機實現(xiàn)更高層次的智能應用程序。人工智能將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學?？梢哉f，幾乎所有的自然科學和社會科學學科都已經(jīng)遠遠超出了計算機科學的范疇。如今，熱騰騰的大數(shù)據(jù)和阿爾法圍棋大戰(zhàn)對李世石的背后，有著人工智能的影子。

學習人工智能主要包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣論、圖論、隨機過程、最優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯理論、支持向量機、粗糙集、經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯、認知心理學，以及微積分、線性代數(shù)等編程工具，如MATLAB、SPSS、C或Java。