問答專欄Q & A COLUMN
人工智能涉及到的知識結構比較復雜，是一個典型的多學科交叉領域，涉及到哲學、數學、計算機、經濟學、神經學和語言學等諸多內容。正因如此，人工智能領域的研發需要克服諸多困難，每一次進步都需要付出巨大的努力。雖然人工智能已經經過了60多年的發展，但是目前人工智能依然處在行業發展的初期。
編程語言是實現人工智能產品的一個重要工具，不少編程語言都可以完成人工智能產品的開發任務，比如C、Python、Java、C++、Lisp、Prolog等語言都可以用于人工智能領域的開發，其中Python對于初學者來說是個不錯的選擇。
目前Python語言在機器學習等人工智能細分領域有廣泛的應用，而且從Python的發展情況來看，Python語言的編程生態正在逐漸完善（Web開發、大數據開發、嵌入式開發等），落地能力也比較強，因此采用Python從事人工智能開發的風險會比較小。由于Python語言自身具備語法簡單、調整簡單、開發簡單等特點，所以在研發初期采用Python語言進行產品驗證是一個不錯的選擇。
學習Python開發需要從基礎語法開始，由于Python語法結構比較簡單，所以即使沒有編程基礎的人也能較為順利的掌握Python編程。另外，采用Python進行人工智能開發還需要學習幾個比較常見的庫，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等，熟練使用這些庫能夠明顯提升開發的效率。
人工智能研發往往需要具備扎實的數學基礎，因為算法設計是人工智能研發的核心內容，而算法設計往往涉及到高數、線性代數、概率論等數學知識。因此，要想在人工智能的研發領域走得更遠，一定要學好數學知識。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！
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人工智能需要會什么編程？
這個問題我想你問的一定不只是用什么語言，而是需要會什么方面的編程技術。其實編程在人工智能中只是一個輔助工具，從事人工智能是不需要你有十分過硬的編程技術的，但是既然人工智能是需要大量的運算和大量的數據的話，這種事情也只有計算機才能實現，所以將人工智能模型建立和訓練就需要靠代碼來實現。
代碼知識實現AI的工具，數學才是人工智能的核心。下面就人工智能需要的編程技能大概說明一下：
這里有一張人工智能深度學習技能需求圖分享給大家，這是我在上深度學習的課程時教材上面的，下面就根據這個圖來展開說明。
數據是人工智能的基礎和根本，沒有數據就像大廈沒有砂礫是建不起來的。數據來源可能有肯多，比如傳感器。那么你可能就需要會通過串口或者socket等其他網絡通訊編程將數據從傳感器中取出來。又或者，數據是存在數據庫比如mysql、redis、sqlite、oracle等，那么你可能就需要會從數據庫中獲取數據，比如sql語句。又或者，數據是以文檔形式存放，那么你就需要會文檔的讀取。
有了數據后需要對數據進行處理，比如清洗、數據集成、數據歸約、特征提取、離散化等處理。那么你可能會用到matalab工具、pandas、numpy、Hadoop等成熟庫，還有數據可是話可能要用到的BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等。
這個是人工智能的核心，智能模型的建立。它包括卷積神經網絡、循環神經網絡、生成式對抗網絡等。
常用的編程工具和編程庫是python、C#、C++等。以python為例，常用的庫有Keras、Tensorflow、PyTorch等，目前這三個是主流的，若你想從事AI建模的工作，那么著三個庫你是必須要會，是繞不開的
keras建立一個簡單的神經網絡代碼：
建立并訓練好的數據模型，你需要將之部署實用化，放置到項目中去，可以是app、可以是web、也可以是小程序，如果你需要從事這些方面的工作，那么你就需要具備相關的編程知識，比如app開發、web開發、系統運維等方面知識。
以上所列的編程技能并不代表一個人需要全會，上面提到的四個模塊，每個模塊都深不可測，個人只需要從事其中很小的一方面并專精就好，選擇自己想從事的模塊然后掌握相關技能就可以了。
至于編程語言，推薦Python。社區健壯、占有率高、好用、易用、發展迅猛。
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人工智能的程序一般用python語言來實現的比較多，當然也可以用其他的語言來實現。我在這里所說的是計算機語言。
而你說更好地描述信鴿的形態，則屬于智能AI識別的范疇，這牽涉到數學建模，人工智能識別，主要有三句話，很多人也不去做專業的分析，第一句就是數學建模，第二句就是卷積神經網絡，第三句就是激勵神經網絡。要想識別的更加精細就要加很多的隱藏層。
要識別性格的各種形態，你必須有大數據，人工智能是需要用大數據來進行訓練的，只有用大數據訓練過的人工智能才能真正起到制動的作用，如果數據不夠豐富，錯誤率很高的
這是我的愚見
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