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為什麼做AI的都選Python？
答: 主要有以下的一些見解，歡迎和你探討。
主流的深度學習框架基本上都是用Python開發的，雖然說他們也提供了其他語言的介面，但是用起來還是沒有Python這麼方便；
Python裡面有非常多的科學計算包，各種具有實用功能的庫，大大提高了開發效率，對於AI而言，最開始呢是在學術上有著大量的運用，而使用Python，非常方便進行模擬。學術研究成功之後呢，慢慢在工業界越來越多了；
Python的包裝能力，組合能力，嵌入式能力非常強,可以把各種複雜性包裝在 Python 模塊里，暴露出漂亮的介面。也非常方便其他語言的調用。
希望可以幫助到你~
為何人工智慧(AI)首選Python？
為何人工智慧(AI)首選Python？
讀完這篇文章你就知道了。我們看谷歌的TensorFlow基本上所有的代碼都是C++和Python，其他語言一般只有幾千行 。如果講運行速度的部分，用C++，如果講開發效率，用Python，誰會用Java這種高不成低不就的語言搞人工智慧呢？
Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具（MATLAB也能搞科學計算，但是軟體要錢，且很貴），從而積累了大量的工具庫、架構，人工智慧涉及大量的數據計算，用Python是很自然的，簡單高效。
Python有非常多優秀的深度學習庫可用，現在大部分深度學習框架都支持Python，不用Python用誰？人生苦短，就用Python。
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二、Python現狀與發展趨勢
python現在的確已經很火了，這已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前，Matlab、Scala、R、Java
和 還各有機會，局面尚且不清楚，那麼三年之後，趨勢已經非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開源了 PyTorch 之後，Python
作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，未來的懸念僅僅是誰能坐穩第二把交椅。
Python 已經是數據分析和 AI的第一語言，網路攻防的第一黑客語言，正在成為編程入門教學的第一語言，雲計算系統管理第一語言。
Python 也早就成為Web 開發、遊戲腳本、計算機視覺、物聯網管理和機器人開發的主流語言之一，隨著 Python 用戶可以預期的增長，它還有機會在多個領域裡登頂。
三、Python與人工智慧
如果要從科技領域找出最大的變化和革新，那麼我們很難不說到「人工智慧」這個關鍵詞。人工智慧催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，上到谷歌、蘋果、百度等巨頭，下到各類創業公司，人工智慧已成為一個現象級的風口。短短几年時間，圖片自動歸類、人臉識別已經成為非常通用的功能，自然語言作為一種交互方式正在被各種語音助理廣泛運用，無人車駕駛突飛猛進，AlphaGo戰勝圍棋冠軍，仿生機器人的技術迭代，未來幾十年的城市交通和人類的生活方式都將會被人工智慧所改變。
Python作為人工智慧首選編程語言，隨著人工智慧時代的到來，Python開發效率非常高，Python有非常強大的第三方庫，基本上你想通過計算機實現任何功能，Python官方庫里都有相應的模塊進行支持，直接下載調用後，在基礎庫的基礎上再進行開發，大大降低開發周期，避免重複造輪子，還有python的是可移植性、可擴展性、可嵌入性、少量代碼可以做很多事，這就是為何人工智慧(AI)首選Python。
python和人工智慧有什麼關係
人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應
用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智
能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該
領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
Python因簡單高效、優質的文檔、強大的AI庫、海量的模塊，成為研究AI最
常用的開發語言。由於ExplosionAI是基於Python的NLP庫spaCy的製作者，
所以調查中Python開發者占多數。
人工智慧在近幾年的發展因相關政策的支持，相應產業發展迅速，崗位需求也在
不斷增加，相應的崗位薪資也是很可觀的。Python編程一般是學習人工智慧的
必備基礎。
人工智慧和python有什麼關係？
提到人工智慧就一定會提到Python，有的初學者甚至認為人工智慧和Python是劃等號的，其實Python是一種計算機程序設計語言。是一種動態的、面向對象的腳本語言，開始時是用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。而人工智慧通俗講就是人為的通過嵌入式技術把程序寫入機器中使其實現智能化。顯然人工智慧和Python是兩個不同的概念。人工智慧和Python的淵源在於。就像我們統計數據或選擇用excel製作表格時，因為在需要用到加減乘除或者、函數等時，只需要套用公司就可以。因為SUM、AVERAGE等這樣的函數運行的背後，是C++/C#等語言已經編寫好了代碼，所以Excel只是工具和展現形式並不是它做計算。同理在學習人工智慧時Python只是用來操作深度學習框架的工具，實際負責運算的主要模塊並不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆複雜的C++
/ CUDA程序。
深度學習人工智慧時，自己計算太複雜，還要寫C++代碼操作，這時程序員就想要不搞一套類似複雜的Excel配置表，直接搭建神經網路、填參數、導入數據，一點按鈕就直接開始訓練模型、得出結果。這個方法簡單實用可是神經網路搭建起來太複雜，需要填寫的參數太多，各種五花八門的選項也很難做成直觀的圖形工具。只能用一個類似Python的相對好用的語言，通過簡化的程序代碼來搭建神經網路、填寫參數、導入數據，並調用執行函數進行訓練。通過這種語言來描述模型、傳遞參數、轉換好輸入數據，然後扔到複雜的深度學習框架裡面去計算。那麼為什麼會選擇Python?科學家們很早就喜歡用Python實驗演算法，也善於使用numpy做科學計算，用pyplot畫數據圖。恰好Google內部用Python也非常多，所以採用Python也是必然的。除Python外，實際上TensorFlow框架還支持JavaScript、c++、Java、GO、等語言。按說人工智慧演算法用這些也可以。但是官方說了，除Python之外的語言不一定承諾API穩定性。所以人工智慧和Python就密不可分了。單說人工智慧的核心演算法，那是是完全依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智慧領域最重要的語言。Python是這些庫的API
binding，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，CPython的C
API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性，甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數。Python一直都是科學計算和數據分析的重要工具，Python是這些庫的API
binding，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，CPython的C
API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性，甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數。都說時勢造英雄，也可以說是人工智慧和Python互相之間成就者對方，人工智慧演算法促進Python的發展，而Python也讓演算法更加簡單。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/195531.html
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