大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于py能做人工智能，python能做人工智能吗这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. py和php做后端哪个好
2. python与人工智能有关系吗？
3. python能做成EXE程序吗
4. 为什么人工智能用Python？

py和php做后端哪个好

Python和PHP都是流行的后端编程语言，具有各自的优点和不足。

Python具有简洁、易读、易于维护的语法，适用于数据科学、机器学习等领域，也支持异步编程和Web框架，如Django和Flask。

PHP是一种专门为Web开发设计的语言，具有广泛的应用和大量的文档和社区支持，适用于快速开发和处理大量数据的场景，如WordPress和Magento。因此，选择Python还是PHP作为后端编程语言，应该根据具体需求和技术水平来进行选择。

python与人工智能有关系吗？

我们经常听到”Python“与”人工智能“这两个词，也很容易混淆的两个词，那么Python和人工智能到底有什么关系呢？今天就为大家解答一下。

1、关于Python

Python是一门计算机程序语言，目前在人工智能科学领域被广泛应用，广泛应用就表明各种库，各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。

谷歌的TensorFlow大部分代码都是Python，其他语言一般只有几千行。

Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具，从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。

Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用什么？

2、关于人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”

简单来说，人工智能是一种未来性的技术。

人工智能的应用

从我们日常用的智能音箱，到百度、谷歌等独角兽公司研发的无人驾驶汽车，再到波士顿动力最新的智能机器人，都是人工智能技术的现实应用。

有人预测，在未来十年，人工智能将主导我们的生活。

至2027年：

?自动驾驶已相当成熟，大街上超过30%的汽车是无人驾驶的，很多私家车主在上班期间就把车开启自动架驶模式，让它自己接单挣外快

?各行业大量使用机器人替代人工，底层的司机、保安、快递、清洁工、超市服务员、护士、制造工人等技术含量较低的工程受到极大冲击。

3、Python和人工智能的关系

其实，简单来说，Python是最适合人工智能开发的编程语言。

Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。

当谈到AI时，Python是一种现代化的选择。为什么呢？除了一般的原因，Python使原型设计变得更加快捷，同时具有更加稳定的架构。举个例子，比如Scikit-learn(一个机器学习库)。在Python中调试是一个很快的过程。它还提供了对其他语言的应用程序设计接口(API)。Python的大量的库很有帮助，但是你必须精通Python，才能很好地利用它。

未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理,而Python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，相信未来的10年，Python会越来越火。

Python语言简单易学，支持库丰富强大，这两大支柱从早期就奠定了Python的江湖地位。大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向.....

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python能做成EXE程序吗

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可以，举个例子。利用py2exe模块

hello.py代码

print'hello,world!'

raw_input('Press<enter>')

配置setup.py代码

fromdistutils.coreimportsetup

importpy2exe

setup(console=['hello.py'])

最后你将两个文件存放在一块。在cmd下执行c:\pythonx.x\pythonsetup.pypy2exe

当然也有其他库完成exe。如：PyInstaller+pywin32

为什么人工智能用Python？

Python对人工智能应用的优点

1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB等也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。

2:Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的数据底层，用Python只是写相应的逻辑，几行代码就出来了。换成C++的话，不仅代码量太大，而且开发效率太低，不是说用C++写不了上层逻辑，，而是换来总体速度提升1%，得不偿失。

3：Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时，对C的支持也很好，python结合了语言的优点，又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点，自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。

Python扩展语言的优势：

用于通用AI：

1.AIMA——Python实现Russell和Norvig的‘ArtificialIntelligence:AModernApproach’库。

2.pyDatalog——Python中的逻辑编程引擎SimpleAI——Python实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用，有据可查的测试库。

3.EasyAI——简单的Python引擎，用于AI的双人游戏，如Negamax,transpositiontables,gamesolving。

用于机器学习：

1.PyBrain——灵活、简单，但对于机器算法任务非常高效，它是Python的一个机器学习模块化库。它还提供了各种预定义的环境来测试和比较你的算法。

2.PyML——一款以Python编写的侧重于SVM和其他内核方法的双边框架。它支持在Linux和MacOSX上运行。

3.scikit-learn——旨在提供在各种环境下可重复使用的简单而强大的解决方案：机器学习作为科学和工程的多功能工具。它是一个Python模块，它将经典的经典机器学习算法集成在如紧密结合的科学世界的Python软件包中（如numpy，scipy，matplotlib）。

文章分享结束，py能做人工智能和python能做人工智能吗的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！