人工智能和Python的渊源在于。就像我们统计数据或选择用excel制作表格时,因为在需要用到加减乘除或者、函数等时,只需要套用公司就可以。因为SUM、AVERAGE等这样的函数运行的背后,是C++/C#等语言已经编写好了代码,所以Excel只是工具和展现形式并不是它做计算。同理在学习人工智能时Python只是用来操作深度学习框架的工具,实际负责运算的主要模块并不依靠Python,真正起作用的是也是一大堆复杂的C++ / CUDA程序。深度学习人工智能时,自己计算太复杂,还要写C++代码操作,这时程序员就想要不搞一套类似复杂的Excel配置表,直接搭建神经网络、填参数、导入数据,一点按钮就直接开始训练模型、得出结果。这个方法简单实用可是神经网络搭建起来太复杂,需要填写的参数太多,各种五花八门的选项也很难做成直观的图形工具。只能用一个类似Python的相对好用的语言,通过简化的程序代码来搭建神经网络、填写参数、导入数据,并调用执行函数进行训练。通过这种语言来描述模型、传递参数、转换好输入数据,然后扔到复杂的深度学习框架里面去计算。那么为什么会选择Python?科学家们很早就喜欢用Python实验算法,也善于使用numpy做科学计算,用pyplot画数据图。恰好Google内部用Python也非常多,所以采用Python也是必然的。除Python外,实际上TensorFlow框架还支持JavaScript、c++、Java、GO、等语言。按说人工智能算法用这些也可以。但是官方说了,除Python之外的语言不一定承诺API稳定性。所以人工智能和Python就密不可分了。单说人工智能的核心算法,那时是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。Python是这些库的API binding,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易得,比其他语言的ffi门槛要低不少,CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。Python一直都是科学计算和数据分析的重要工具,Python是这些库的API binding,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的ffi门槛要低不少,CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。都说时势造英雄,也可以说是人工智能和Python互相之间成就者对方,人工智能算法促进Python的发展,而Python也让算法更加简单。
有一定的事实证明,Python语言更适合初学者,Python语言并不会让初学者感到晦涩,它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障,初学者在学习Python的同时,还能够锻炼自己的逻辑思维,同时Python也是入门人工智能的首选语言。学习编程并非那么容易,有的人可能看完了Python语法觉得特别简单,但再往后看就懵了,因为到后期发现并不能学以致用,理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门,一般在2W左右,根据自己的实际需要实地了解,可以先在试听之后,再选择适合自己的。
Python是一种通用的脚本开发语言,比其他编程语言更加简单、易学,其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底,非常适合快速开发。目前中国人工智能正处于创新发展时期,对人才的需求量急剧增长,如今Python语言学习已经上升到国家战略层面,国家相关教育部门对人工智能普及格外重视,不仅将Python列入小学、中学和高中等传统教育体系,并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养,由此推动全民学习Python。那么,人工智能为什么要学习Python语言呢?1. Python除了极少的事情不能做之外,其他基本上可以说全能,系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都可以做。2. Python是解释语言,程序写起来非常方便,写程序方便对做机器学习的人很重要。3. Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样。4. Python效率超高,解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多,Python程序猿的人才缺口也将越来越大。