'原來Python和人工智能的關係是這樣的，漲知識了'
我們經常聽到“Python”與“人工智能”這兩個詞，也很容易混淆這兩個詞，那麼Python和人工智能有什麼關係呢？本文千鋒武漢Python培訓小編來詳細聊聊Python和人工智能之間的關係。
我們經常聽到“Python”與“人工智能”這兩個詞，也很容易混淆這兩個詞，那麼Python和人工智能有什麼關係呢？本文千鋒武漢Python培訓小編來詳細聊聊Python和人工智能之間的關係。
提到人工智能就一定會提到Python，有的初學者甚至認為人工智能和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。而人工智能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。顯然人工智能和Python是兩個不同的概念。
人工智能和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。同理在學習人工智能時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。
深度學習人工智能時，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，直接搭建神經網絡、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絡搭建起來太複雜，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絡、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？
我們經常聽到“Python”與“人工智能”這兩個詞，也很容易混淆這兩個詞，那麼Python和人工智能有什麼關係呢？本文千鋒武漢Python培訓小編來詳細聊聊Python和人工智能之間的關係。
提到人工智能就一定會提到Python，有的初學者甚至認為人工智能和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。而人工智能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。顯然人工智能和Python是兩個不同的概念。
人工智能和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。同理在學習人工智能時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。
深度學習人工智能時，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，直接搭建神經網絡、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絡搭建起來太複雜，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絡、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。按說人工智能算法用這些也可以。但是官方說了，除Python之外的語言不一定承諾API穩定性。所以人工智能和Python就密不可分了。
單說人工智能的核心算法，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、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智能領域最重要的語言。Python是這些庫的API binding，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言接口，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++的跨語言接口。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，也可以說是人工智能和Python互相之間成就者對方，人工智能算法促進Python的發展，而Python也讓算法更加簡單。
我們經常聽到“Python”與“人工智能”這兩個詞，也很容易混淆這兩個詞，那麼Python和人工智能有什麼關係呢？本文千鋒武漢Python培訓小編來詳細聊聊Python和人工智能之間的關係。
提到人工智能就一定會提到Python，有的初學者甚至認為人工智能和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。而人工智能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。顯然人工智能和Python是兩個不同的概念。
人工智能和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。同理在學習人工智能時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。
深度學習人工智能時，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，直接搭建神經網絡、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絡搭建起來太複雜，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絡、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。按說人工智能算法用這些也可以。但是官方說了，除Python之外的語言不一定承諾API穩定性。所以人工智能和Python就密不可分了。
單說人工智能的核心算法，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、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智能領域最重要的語言。Python是這些庫的API binding，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言接口，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++的跨語言接口。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，也可以說是人工智能和Python互相之間成就者對方，人工智能算法促進Python的發展，而Python也讓算法更加簡單。
以上就是千鋒武漢Python培訓小編對於Python和人工智能關係的全部解答。現在Python正當紅，學好Python對日後的發展肯定有幫助！物以稀為貴，趁著Python人才還不是蜂擁而至，趕快學習Python才是正確道路。
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