扣丁學(xué)堂Python培訓之解析Python語(yǔ)言在人工智能中的功能及優(yōu)勢

Python語(yǔ)言是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語(yǔ)言，Python語(yǔ)法簡(jiǎn)捷、清晰和易讀。Python是開(kāi)源的語(yǔ)言，具有豐富和強大的類(lèi)庫，同時(shí)具有優(yōu)良的可擴展性和平臺可移植性，它能夠很輕松的把用其他語(yǔ)言制作的各種模塊輕松地聯(lián)結在一起。本文主要詳解Python培訓語(yǔ)言在人工智能中的功能及優(yōu)勢，具體的跟隨小編來(lái)詳細的了解一下。

為何用Python開(kāi)發(fā)人工智能

Python由于其簡(jiǎn)潔優(yōu)美和極高的開(kāi)發(fā)效率，得到了越來(lái)越多公司的青睞，人工智能已經(jīng)成為了當下最熱門(mén)的話(huà)題了，未來(lái)可以說(shuō)就是人工智能的天下了。

公司選用Python進(jìn)行網(wǎng)站W(wǎng)eb、搜索弓|擎（Google）、云計算（OpenStack）、大數據、人工智能、科學(xué)計算等方向的開(kāi)發(fā)。

Python將成為繼C++和Java之后的第三個(gè)主流編程語(yǔ)言，Python結臺人工智能也是達內的優(yōu)勢課程，python的人才就業(yè)優(yōu)勢也是比較明顯的。

如今移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)取代PC互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)跑在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的最前沿，Android和iOS-度成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應用平臺的兩大霸主，成為移動(dòng)開(kāi)發(fā)者首選的兩門(mén)技術(shù)，HTML5以其跨平臺的優(yōu)勢在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應用平臺占據重要位置，可以說(shuō)是后來(lái)者居上。由于技術(shù)的限制難以催生出更多的新應用，互聯(lián)網(wǎng)+的產(chǎn)品日漸飽和，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)從巔峰時(shí)代逐漸趨于平緩發(fā)展，下一個(gè)時(shí)代誰(shuí)是主場(chǎng)？下一門(mén)應用技術(shù)誰(shuí)來(lái)掌門(mén)？

在第三屆互聯(lián)網(wǎng)大會(huì )中百度CEO李彥宏曾表述：靠移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)C1已經(jīng)沒(méi)有可能再出現獨角獸了，因為市場(chǎng)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)相對平穩的發(fā)展階段，互聯(lián)網(wǎng)人口滲透率已經(jīng)超過(guò)了50%。而未來(lái)的機會(huì )在人工智能。的確互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司在人工智能領(lǐng)域投入明顯增大，都力爭做人工智能時(shí)代的“帶頭大哥”。

Python作為一門(mén)編程語(yǔ)言，其魅力遠超C#，Java，C，C++，它被昵稱(chēng)為“膠水語(yǔ)言”，更被熱愛(ài)它的程序員營(yíng)為最美麗的”編程語(yǔ)言。從云端、客戶(hù)端，到物聯(lián)網(wǎng)終端，python應用無(wú)處不在，同時(shí)也是人工智能首先的編程語(yǔ)言。

Python語(yǔ)言在人工智能中的功能及優(yōu)勢

1、更加人性化的設計

Python的設計更加人性化，具有快速、堅固、可移植性、可擴展性的特點(diǎn)，十分適合人工智能;開(kāi)源免費，而且學(xué)習簡(jiǎn)單，很容易實(shí)現普及;內置強大的庫，可以輕松實(shí)現更大強大的功能。

2、總體的AI庫

AIMA：Python實(shí)現了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現代的方法”的算法;

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎;

SimpleAI：Python實(shí)現在“人工智能：一種現代的方法”這本書(shū)中描述過(guò)的人工智能的算法，它專(zhuān)注于提供一個(gè)易于使用，有良好文檔和測試的庫;

EasyAI：一個(gè)雙人AI游戲的python引擎。

3、機器學(xué)習庫

PyBrain一個(gè)靈活，簡(jiǎn)單而有效的針對機器學(xué)習任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機器學(xué)習庫，它也提供了多種預定義好的環(huán)境來(lái)測試和比較你的算法;

PyML一個(gè)用Python寫(xiě)的雙邊框架，重點(diǎn)研究SVM和其他內核方法，它支持Linux和MacOSX;

scikit-learn旨在提供簡(jiǎn)單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學(xué)習作為科學(xué)和工程的一個(gè)多功能工具，它是python的一個(gè)模塊，集成了經(jīng)典的機器學(xué)習的算法，這些算法是和python科學(xué)包緊密聯(lián)系在一起的;

MDP-Toolkit這是一個(gè)Python數據處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴展。它海收集了有監管和沒(méi)有監管的學(xué)習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網(wǎng)絡(luò )結構。新算法的實(shí)現是簡(jiǎn)單和直觀(guān)的?？捎玫乃惴ㄊ窃诓粩嗟姆€定增加的，包括信號處理方法，流型學(xué)習方法，集中分類(lèi)，概率方法，數據預處理方法等等。

4、自然語(yǔ)言和文本處理庫

NLTK開(kāi)源的Python模塊，語(yǔ)言學(xué)數據和文檔，用來(lái)研究和開(kāi)發(fā)自然語(yǔ)言處理和文本分析，有windows、MacOSX和Linux版本。

Python具有豐富而強大的庫，能夠將其他語(yǔ)言制作的各種模塊很輕松的聯(lián)結在一起，因此，Python編程對人工智能是一門(mén)非常有用的語(yǔ)言?？梢哉f(shuō)人工智能和Python是緊密相連的。如果你想要抓住人工智能的風(fēng)口，Python是必不可少的助力。

人工智能上使用Python比其他編程語(yǔ)言的好處

1、優(yōu)質(zhì)的文檔

2、平臺無(wú)關(guān)，可以在現在每一個(gè)*nix版本上使用

3、和其他面向對象編程語(yǔ)言比學(xué)習更加簡(jiǎn)單快速

4、Python有許多圖像加強庫像PythonImagingLibary，VTK和Maya3D可視化工具包，NumericPython，ScientificPython和其他很多可用工具可以于數值和科學(xué)應用。

5、Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對于人工智能應用來(lái)說(shuō)都是非常重要的因素。

6、對于科學(xué)用途的廣泛編程任務(wù)都很有用，無(wú)論從小的shell腳本還是整個(gè)網(wǎng)站應用。

7、它是開(kāi)源的?？梢缘玫较嗤纳鐓^支持。

一、總體的AI庫

AIMA：Python實(shí)現了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎

SimpleAI：Python實(shí)現在“人工智能：一種現代的方法”這本書(shū)中描述過(guò)的人工智能的算法。它專(zhuān)注于提供一個(gè)易于使用，有良好文檔和測試的庫。

EasyAI：一個(gè)雙人AI游戲的python引擎（負極大值，置換表、游戲解決）

二、機器學(xué)習庫

PyBrain一個(gè)靈活，簡(jiǎn)單而有效的針對機器學(xué)習任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機器學(xué)習庫。它也提供了多種預定義好的環(huán)境來(lái)測試和比較你的算法。

PyML一個(gè)用Python寫(xiě)的雙邊框架，重點(diǎn)研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和MacOSX。

scikit-learn旨在提供簡(jiǎn)單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學(xué)習作為科學(xué)和工程的一個(gè)多功能工具。它是python的一個(gè)模塊，集成了經(jīng)典的機器學(xué)習的算法，這些算法是和python科學(xué)包（numpy，scipy.matplotlib）緊密聯(lián)系在一起的。

MDP-Toolkit這是一個(gè)Python數據處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴展。它海收集了有監管和沒(méi)有監管的學(xué)習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網(wǎng)絡(luò )結構。新算法的實(shí)現是簡(jiǎn)單和直觀(guān)的?？捎玫乃惴ㄊ窃诓粩嗟姆€定增加的，包括信號處理方法（主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析），流型學(xué)習方法（局部線(xiàn)性嵌入），集中分類(lèi)，概率方法（因子分析，RBM），數據預處理方法等等。

還有哪些語(yǔ)言適合人工智能

1、LISP

像LISP這樣的高級語(yǔ)言在人工智能中備受青睞，因為在各高校多年的研究后選擇了快速原型而舍棄了快速執行。垃圾收集，動(dòng)態(tài)類(lèi)型，數據函數，統一的語(yǔ)法，交互式環(huán)境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。

2、PROLOG

這種語(yǔ)言有著(zhù)LISP高層和傳統優(yōu)勢有效結合，這對AI是非常有用的。它的優(yōu)勢是解決“基于邏輯的問(wèn)題”。Prolog提供了針對于邏輯相關(guān)問(wèn)題的解決方案，或者說(shuō)它的解決方案有著(zhù)簡(jiǎn)潔的邏輯特征。它的主要缺點(diǎn)（恕我直言）是學(xué)起來(lái)很難。

3、C/C++

就像獵豹一樣，C/C++主要用于對執行速度要求很高的時(shí)候。它主要用于簡(jiǎn)單程序，統計人工智能，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )就是一個(gè)常見(jiàn)的例子。Backpropagation只用了幾頁(yè)的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升一點(diǎn)點(diǎn)速度也是好的。

4、JAVA

新來(lái)者，Java使用了LISP中的幾個(gè)理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序，它還有一套內置類(lèi)型。Java沒(méi)有LISP和Prolog高級，又沒(méi)有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。

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