問答專欄Q & A COLUMN
自從智能圍棋程序AlphaGo采用深度學習方法擊敗人類天才棋手，孤獨求敗之時，注定了人工智能的風口到來了?？萍冀绱罄卸伎春萌斯ぶ悄艿奈磥戆l展。AI（人工智能）為應用程序開發人員打開了一個充滿可能性的世界。 通過利用機器學習或深度學習，可以生成更好的用戶畫像、個性特征和適當的推薦，或者包含更智能的搜索、語音接口或智能輔助，或者以其他方式改進您的應用程序。 甚至可以構建能看、會聽并響應的應用程序。人工智能本質上是讓機器具有人類的智慧和做事的方式，能夠替代人類去做一些有意義的事情，解放人類的勞動。
哪一種編程語言適合人工智能?其實這個問題很難回答，因為每一種編程語言都可以是適合人工智能的開發語言。從早期的綜合性開發語言Lisp,Prolog,C/C++，Java到新銳開發語言R、Python、Scala、Julia等。因為人工智能應用程序的多樣性和開放性，可以綜合利用各種開發語言的優勢開發出優質的人工智能程序。由于自己開發的喜好，我還是更推薦Python語言。
Python中提供的庫幾乎是無所不能。 NumPy使用的如此頻繁，它幾乎是標準API；而Pandas將R強大而靈活的數據處理方式帶入Python； 對于自然語言處理，可以用NLTK和速度極快的SpaCy； 對于機器學習，可以用效率奇高的Scikit-learn；當涉及到深度學習時，所有的庫TensorFlow，PyTorch，Chainer，Apache MXNet，Theano等都能創建高效的Python項目。
當使用開源開發環境Anaconda開發Python項目時，能夠充分體會到Python生態系統的強大，180多個科學包可用，智能輔助開發工具的支持，人性化的編程語言風格，讓你從此愛上Python開發。Python是人工智能研究的最前沿語言，是你能找到最多的機器學習和深度學習框架的語言，也是最能表達AI世界。 綜合以上這些原因，推薦優先學習Python語言，就邁出了探索人工智能世界的第一步。
Python語言
多種開發語言
人工智能
評論0
加載中...
如果只選擇一種的話，python。因為簡單，并且在該領域使用的最多。
如果再加一種的話，選擇c++，因為很多框架的底層比如tensorflow、cntk、pytorch都是使用c++寫的的。要想研究這些框架是怎么實現的，需要讀懂c++代碼。
語言只是工具，少即是多。
評論0
加載中...
人工智能是當下非常熱門的領域，也抄是非常受歡迎的領域，百而編程語言是實現人工智能產品的一度個重要工具，很多語言都可以實現人工智能知，比如C、Python、Java、C++等，但是在眾多語言道中Python是非常不錯的選擇，也是首選語言。
Python語法簡單，功能多樣，是開發人知員最喜愛的AI開發編程語言之一，因為它允許開發人員創建交互式，可解釋式性，模塊化，動態，可移植和高級的代碼，這使得它比Java語言更獨特。Python非常便攜，可以在Linux，Windows等多道平臺上使用。另外，Python是一種多范式編程語言，支持面向對象，面向過程和函數式編程風格。由專于它擁有簡單的函數庫和理想的結構，Python很適合神經網絡和自然語言處理（NLP）解決方案的開發。
評論0
加載中...
當然是首先python語言！
首先我們需要明白一點，人工智能所有的核心算法，都是依賴C或者C++完成的，這些算法跑起來非常復雜，屬于計算密集型任務，需要榨干硬件的每一分性能。
而Python本身的性能只能說是可惜，Java的性能一直被人詬病，Python比Java還要更下一層樓，如果一個人黑python，那么肯定是朝性能這個點狠揍。
python在人工智能、深度學習等領域扮演的更多是一個工具人的角色，也就是發揮一個前端或者說“花瓶”的作用，Python雖然不快，但是它易學易用易推倒，你只需要拿Python做做可視化，調用下Api接口，寫寫展示層的邏輯就完事了。
現在的人工智能還處于人工智障階段，快速搭建一個可以調用和迭代的原型比什么都重要。一些專門搞科研和算法的牛人精力都不在編程語言上，用python能以最低的學習成本快速上手。
拓展資料：
為什么學習人工智能一定要學習Python呢？
評論0
加載中...
10
回答9
回答3
回答3
回答2
回答2
回答10
回答4
回答10
回答10
回答
