人工智能的编程语言 Python 容易学吗

1. 人工智能的编程语言 Python 容易学吗

Python难不难学，其核心在于你选择什么样的学习方式，你的学习方向是什么？有无好的学习规划和路线，我一直都都是坚定的，无论我们做什么，一定要有一个好的学习规划和路线，只要这样，你才知道你目前需要掌握哪方面的知识，缺乏的是哪方面的知识，了解和学习企业岗位需要的是哪方面的人才，循序渐进，环环相扣。

那么零基础应该怎样学习，应该有怎样的学习规划和路线，下面我来说下：
Python怎么学
一般来说,Python几个月应该是可以入门了。如果你几个月还没有入门，一定是方法不对，要么就是偷懒了.
1).Python再简单再通俗，它也是一门语言，掌握一门语言绝非一朝一夕，我个人不建议初学者上来就学爬虫的，我举个非常简单的列子，爬虫会用到很多第三方库，很多模块，还有很多内置的库,正则表达式.
2).有的同学都没有搞清楚学 py2还是py3，字典列表还没有用熟练,就上来照着例子一顿敲，运气好的话，运行成功；运气不好的，可能要调试老半天，即使你学了一些爬虫基础知识，你学scrapy这样的爬虫框架的时候，你也很吃力，比如里面会有大量的yield,大量的正则表达式,你连基本的语法都没有完全摸透，试问你怎么可能学的通，看的明白，更不要说理解，自己能灵活运用了.
3).特别是那些没有基础的同学呢，或者是其他非计算机专业，跨界过来的,很多都会被爬虫或者机器学习吸引，网上这样的文章很多，非常吸引眼球，但是说实话，这样的文章对于初学者来，很容易被引诱。
4).遇到问题会很苦恼,可能会挫伤学习Python的积极性，如果身边没有人及时指导的话,有的干脆不学了
补充一句:
那么爬虫什么时候学，爬虫确实非常好玩,我建议是入门之后,有一定的基础才开始学.
爬虫其实只是获取数据的一个途径而已，如果要玩数据分析，爬虫只占1/3不到.
打好基础才是最关键的.
2.Python的方向
Python的方向非常多，可以web开发，Django/flask都是不错的框架;可以做数据分析,数据分析要学很多东西(重要的库Pandas/Numpy,数据库SQL/MongoDB,数据可视化Matplotlib,sns,ggplot,Tableau);机器学习(统计学，概率论，算法一堆)等等。
上面三个方面，都是不错的方向.初学者很容易分心，今天听别人说web开发很有前途，学了1个星期的Django，明天说数据分析不错，开始学Pandas.后台数据挖掘也不错开始学sklearn. 这样到最后很容易分散精力，你什么都学，等于什么都没有学。
我个人觉得比较好的方向是:Python入门之后，狂写程序把基础打牢了，然后开始选择一个好玩的方向:
1).比如给自己1个月的时间，拿下Django,搭建一个小的web网站玩玩。在没有完成目标之前，不要分散精力去学数据分析和数据挖掘。当你在搭建网站的过程中，你会遇到一些问题，会发现自己的基础薄弱环节，通过这样的方式，反过来不断的弥补自己的不足。从而进一步提高自己的功力.当你把网站搭建完了之后，自己会比较有成就感,你会发现自己的Python功力又提高到了一个档次.
2).当然你也可以选择从数据分析入手,过程和前面的类似,主要看自己的兴趣和喜好.
3.如何学好Python
其中最重要的还是要多练多思考再多练，然后要花时间投入。我个人觉得学代码没有什么好的捷径，因为编程是一个实战性要求强的过程，光看书上的代码，看着看着会前面忘了后面，知识很多，很零碎。API库一堆，语法很多，函数很多。如果你不敲几遍，很难领悟和理解.别人说千遍道万遍，不如你花时间敲2遍.
简单说：通过实战来提高自己的功力，但是不要贪多方面突破，要从一个点突破，以战养练，以练养战。

2. 为什么说python将是人工智能时代的最佳编程语言

Python借助AI和数据科学，目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置，可以说Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。为什么人工智能开发要使用到python语言？小编认为基于以下几个原因：
简洁高效
Python作为一门编程语言，对于程序员来说，想要从事AI和机器学习相关的工作，Python是再合适不过的选择。简洁优美、开发效率高，Python语言已经得到了越来越多公司的青睐，很多公司都开始选用Python进行网站Web、搜索引擎、云计算、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。
可移植性强
Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。
庞大的标准库
Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程，标准库确实很庞大。
有的语言过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。更多的语言，刚刚取得一点成功，就迫不及待的想成为全能冠军，在各个方向上拼命的伸展触角，特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极，不惜将核心语言改得面目全非，终将变成谁都无法掌控的庞然大物。
相比之下，Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。Python之所以在战略定位上如此清晰，战略坚持上如此坚定，归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。因此稳坐人工智能语言头把交椅Python也是实至名归。

3. AI人工智能编程语言是Python语言吗

从问题可以发现，题主很想当然。
AI，姑且称现在的一些深度学习技术、机器学习等技术为AI吧。AI说到底就是一种算法，一个算法的具体实现是和编程语言关系不大，目前的AI算法底层几乎都是由C/C++编写的，比如caffe库。原因很简单，速度问题，如果你要用Python去实现AI算法，估计程序运行个个把月都不一定出来结果。
对于目前来看， C/C++实现底层，CUDA进行加速(CUDA 和C语言很相似)，Python进行高层调用C/C++接口。因为做算法经常需要一些仿真实验，很早以仿真实验一般是用Matlab，matlab是收费的，所以很多人渐渐换成Python。当然，也有其他原因存在，比如Python本身就很适合做算法仿真。比如说，你不能一个Python可以20行代码搞定的，你用C++200行代码搞定。
所以，现在是利用合适的技术做合适的事情，没有哪一个东西可以做到什么都能做

4. 人工智能的编程语言 Python 容易学吗

python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路，Python入门简单，相比于其他语言，初学者很容易入门。同时Python还具有很多的优势，上手容易、功能强大、语法简单、免费、具有丰富的库，开发效率是非常快的。
至于Python学习难不难，主要根据每个人的情况来决定，学习能力、接受能力不同，选择的学习方式不同，自然掌握程度也是有所差异的，在学习的时候制定之后的发展方向以及职业规划，只有这样才可以让我们更好的掌握知识。
学好Python需要具备以下几点：
有个好老师；
有一套好教程；
有决心和毅力；
多实践、多敲代码。

5. 为什么人工智能用Python语言

这属于一种误解，人工智能的核心算法是完全依赖于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，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，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，尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而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（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。

6. Python编程真的是未来人工智能的主流吗

Python作为一门编程语言，其魅力远超C#，Java,C,C++，它被昵称为“胶水语言”，更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在，同时也是人工智能首先的编程语言。
在人工智能上使用Python编程语言的优势
1.优质的文档
2.平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用
3.和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
4.Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
5.Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
6.对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
7.最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

7. 为什么python是人工智能最好的语言

选择Python作为基于AI的项目有几个原因，从使用较少的代码到预构建的库。这就是为什么Python是AI和机器学习的好语言：
少代码
选择Python进行AI开发项目的一个主要优点是可以使用的代码更少。为了更好地理解这一点，与其他编程语言（如Java，Ruby和Simula）（第一种面向对象的编程语言）相比，Python可以使用通常所需的总代码量的五分之一来实现相同的逻辑。
虽然人工智能涉及多种算法，但Python提供的测试简易性使其成为竞争对手中最有效的编程语言之一。 Python使得执行所需代码变得更加容易，因此完成一项工作所需的时间更少。
灵活性
由于Python是一种动态类型语言，因此非常灵活。简而言之，这意味着没有“硬性规则”概述如何构建功能。
Python在解决问题方面也提供了更大的灵活性，这对于初学者和经验丰富的Web开发人员来说都很有用。
声望
除了最适合Web开发中的人工智能之外，由于语法比其他编程语言（如Java）更短，因此该语言易于学习。因此，Python在全球范围内越来越受欢迎，从小型企业到负责客户网站的营销机构。
它也很容易安装，并且根据Python软件基金会的说法，“现在很多Linux和UNIX发行版都包含最新的Python”，这使得它更容易上手。
预建库
无论您是经验丰富的Web开发人员还是被要求领导您的企业下一个AI开发项目，您都可以从Python的预构建库中受益。一些可以帮助您实现AI的库包括：
NumPy - 除了明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。
Tensorflow - TensorFlow是一个用于高性能数值计算的开源软件库。其灵活的架构允许在各种平台（CPU，GPU，TPU），桌面，服务器集群，移动和边缘设备上轻松部署计算。
ELI5 - ELI5是一个Python包，它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。
Pandas - Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使结构化（表格式，多维，可能异构）和时间序列数据的使用既简单又直观。
Theano - Theano是一个Python库，允许您定义，优化和有效地评估涉及多维数组的数学表达式。
其他库如Norvig可用于实现人工智能算法，有助于节省宝贵的时间。

8. 为什么Python是人工智能第一语言？