如今開(kāi)設(shè)python培訓(xùn)課程有很多，有的側(cè)重線(xiàn)上，有的側(cè)重線(xiàn)下，不管選擇哪種學(xué)習(xí)辦法，培訓(xùn)課程的整體質(zhì)量很關(guān)鍵。那么哪一種編程語(yǔ)言適合人工智能？下面就由鄭州Python培訓(xùn)為大家講解。

　　其實(shí)你所熟練掌握的每一種編程語(yǔ)言都可以是人工智能的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。

　　人工智能程序可以使用幾乎所有的編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，最常見(jiàn)的有：Lisp,Prolog,C/C++，近來(lái)又有Java，最近還有Python.

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　Python是一種用LISP和JAVA編譯的語(yǔ)言。按照Norvig文章中對(duì)Lips和Python的比較，這兩種語(yǔ)言彼此非常相似，僅有一些細(xì)小的差別。還有JPthon，提供了訪(fǎng)問(wèn)Java圖像用戶(hù)界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書(shū)籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫(kù)。因此，它非常適合作為人工智能語(yǔ)言的。

　　在人工智能上使用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

　　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。

　　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。

　　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。

　　最后，它是開(kāi)源的?？梢缘玫较嗤纳鐓^(qū)支持。

　　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）

　　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(guān)的?？捎玫乃惴ㄊ窃诓粩嗟姆€(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(xiàn)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。

　　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。

　　案例

　　做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，一個(gè)使用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)做員工行為分析的軟件。該軟件通過(guò)員工情緒和行為的分心提供了一個(gè)有用的反饋給員工，從而提高了管理和工作習(xí)慣。

　　使用Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，opencv和haarcascading概念來(lái)培訓(xùn)。建立了樣品POC來(lái)檢測(cè)通過(guò)安置在不同地點(diǎn)的無(wú)線(xiàn)攝像頭傳遞回來(lái)基礎(chǔ)情感像幸福，生氣，悲傷，厭惡，懷疑，蔑視，譏諷和驚喜。收集到的數(shù)據(jù)會(huì)集中到云數(shù)據(jù)庫(kù)中，甚至整個(gè)辦公室都可以通過(guò)在A(yíng)ndroid設(shè)備或桌面點(diǎn)擊一個(gè)按鈕來(lái)取回。

　　開(kāi)發(fā)者在深入分析臉部情感上復(fù)雜點(diǎn)和挖掘更多的細(xì)節(jié)中取得進(jìn)步。在深入學(xué)習(xí)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，可以幫助分析員工個(gè)人績(jī)效和適當(dāng)?shù)膯T工/團(tuán)隊(duì)反饋。

　　總的來(lái)說(shuō)，python因?yàn)樘峁┫?scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一個(gè)重要的角色：Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了這一領(lǐng)域中大多的需求。D3.js JS中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文檔時(shí)可視化最強(qiáng)大和易于使用的工具之一。處理框架，它的快速原型制造使得它成為一門(mén)不可忽視的重要語(yǔ)言。AI需要大量的研究，因此沒(méi)有必要要求一個(gè)500KB的Java樣板代碼去測(cè)試新的假說(shuō)。python中幾乎每一個(gè)想法都可以迅速通過(guò)20-30行代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)（JS和LISP也是一樣）。因此，它對(duì)于人工智能是一門(mén)非常有用的語(yǔ)言。