Python語(yǔ)言是一種面向?qū)ο?、直譯式計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)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(qiáng)大的類(lèi)庫(kù)，同時(shí)具有優(yōu)良的可擴(kuò)展性和平臺(tái)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(jié)在一起。本文主要詳解Python語(yǔ)言在人工智能中的功能及優(yōu)勢(shì)，具體的跟隨小編來(lái)詳細(xì)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(dāng)下最熱門(mén)的話題了，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(jì)算（OpenStack）、大數(shù)據(jù)、人工智能、科學(xué)計(jì)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(jié)臺(tái)人工智能也是達(dá)內(nèi)的優(yōu)勢(shì)課程，python的人才就業(yè)優(yōu)勢(shì)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(yīng)用平臺(tái)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(tái)的優(yōu)勢(shì)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)占據(jù)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(yīng)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(yīng)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(xiàn)獨(dú)角獸了，因?yàn)槭袌?chǎng)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)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(jī)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(zhēng)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(yuǎn)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、客戶端，到物聯(lián)網(wǎng)終端，python應(yīng)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)言在人工智能中的優(yōu)勢(shì)

　　1、更加人性化的設(shè)計(jì)

　　Python的設(shè)計(jì)更加人性化，具有快速、堅(jiān)固、可移植性、可擴(kuò)展性的特點(diǎn)，十分適合人工智能;開(kāi)源免費(fèi)，而且學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單，很容易實(shí)現(xiàn)普及;內(nèi)置強(qiáng)大的庫(kù)，可以輕松實(shí)現(xiàn)更大強(qiáng)大的功能。

　　2、總體的AI庫(kù)

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

　　pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎;

　　SimpleAI：Python實(shí)現(xiàn)在“人工智能：一種現(xiàn)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(cè)試的庫(kù);

　　EasyAI：一個(gè)雙人AI游戲的python引擎。

　　3、機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

　　PyBrain 一個(gè)靈活，簡(jiǎn)單而有效的針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來(lái)測(cè)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(nèi)核方法，它支持Linux和Mac OS X;

　　scikit-learn旨在提供簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴(kuò)展。它海收集了有監(jiān)管和沒(méi)有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實(shí)現(xiàn)是簡(jiǎn)單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的，包括信號(hào)處理方法，流型學(xué)習(xí)方法，集中分類(lèi)，概率方法，數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。

　　4、自然語(yǔ)言和文本處理庫(kù)

　　NLTK開(kāi)源的Python模塊，語(yǔ)言學(xué)數(shù)據(jù)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、Mac OSX和Linux版本。

　　Python具有豐富而強(qiáng)大的庫(kù)，能夠?qū)⑵渌Z(yǔ)言制作的各種模塊很輕松的聯(lián)結(jié)在一起，因此，Python編程對(duì)人工智能是一門(mén)非常有用的語(yǔ)言。可以說(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(tái)無(wú)關(guān)，可以在現(xiàn)在每一個(gè)*nix版本上使用

　　3、和其他面向?qū)ο缶幊陶Z(yǔ)言比學(xué)習(xí)更加簡(jiǎn)單快速

　　4、Python有許多圖像加強(qiáng)庫(kù)像Python Imaging Libary，VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python， Scientific Python和其他很多可用工具可以于數(shù)值和科學(xué)應(yīng)用。

　　5、Python的設(shè)計(jì)非常好，快速，堅(jiān)固，可移植，可擴(kuò)展。很明顯這些對(duì)于人工智能應(yīng)用來(lái)說(shuō)都是非常重要的因素。

　　6、對(duì)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(yīng)用。

　　7、它是開(kāi)源的?？梢缘玫较嗤纳鐓^(qū)支持。

　　AI的Python庫(kù)

　　一、總體的AI庫(kù)

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

　　pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎

　　SimpleAI：Python實(shí)現(xiàn)在“人工智能：一種現(xiàn)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(cè)試的庫(kù)。

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

　　二、機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

　　PyBrain 一個(gè)靈活，簡(jiǎn)單而有效的針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來(lái)測(cè)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(nèi)核方法。它支持Linux和Mac OS X。

　　scikit-learn 旨在提供簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴(kuò)展。它海收集了有監(jiān)管和沒(méi)有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實(shí)現(xiàn)是簡(jiǎn)單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的，包括信號(hào)處理方法（主成分分析、獨(dú)立成分分析、慢特征分析），流型學(xué)習(xí)方法（局部線性嵌入），集中分類(lèi)，概率方法（因子分析，RBM），數(shù)據(jù)預(yù)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(jí)語(yǔ)言在人工智能中備受青睞，因?yàn)樵诟鞲咝６嗄甑难芯亢筮x擇了快速原型而舍棄了快速執(zhí)行。垃圾收集，動(dòng)態(tài)類(lèi)型，數(shù)據(jù)函數(shù)，統(tǒng)一的語(yǔ)法，交互式環(huán)境和可擴(kuò)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LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)有效結(jié)合，這對(duì)AI是非常有用的。它的優(yōu)勢(shì)是解決“基于邏輯的問(wèn)題”。Prolog提供了針對(duì)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(duì)執(zhí)行速度要求很高的時(shí)候。它主要用于簡(jiǎn)單程序，統(tǒng)計(jì)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(nèi)置類(lèi)型。Java沒(méi)有LISP和Prolog高級(jí)，又沒(méi)有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。