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2023-09-20
大家好,今天来为大家分享python 与 人工智能的一些知识点,和python与人工智能的问题解析,大家要是都明白,那么可以忽略,如果不太清楚的话可以看看本篇文章,相信很大概率可以解决您的问题,接下来我们就一起来看看吧!
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Python语言的行业应用边界比较广阔,不仅IT互联网行业在采用Python,在其他行业领域也在大量采用Python,而且Python在很多传统行业领域的科研机构内也都有大量的应用,这就使得采用Python会有一个更广泛的交流场景,未来产品的落地应用也会比较广。
作为一个多年的从业者,我想说的是Python和人工智能是两个完全不同的概念,Python只是一种编程语言,而人工智能是一种科学方法,主要研究如何通过计算机实现类似人类智能的装置或者程序。Python作为一种计算机编程语言,可以作为实现人工智能的编程工具,但是它并不是唯一的选择。
先来简单介绍下人工智能的实现方法,目前主要有两种流派。
一种是基于神经网络的机器学习,也就是近年来随着Google的阿尔法狗战胜世界围棋冠军而再次(之所以用再次,是因为它曾经也火爆过一段时间,后来遇到技术瓶颈又沉寂了)火爆起来的技术。Google为了方便人工智能的开发,开源了TensorFlow库,该库可以极大的方便人工神经网络的开发与试验,受到了广大研究者的青睐,而作为开发TensorFlow的编程语言——Python自然也就成为研究者必学的工具。此外,还有FaceBook的开源项目PyTorch也是一个很优秀的机器学习库,同样也使用Python作为开发语言,这就又给Python增加了许多使用者。其实,还有很多语言也能进行人工智能开发,比如Matlab和C/C++也是一些广泛使用的语言,只不过编程过程会稍微复杂一些罢了。
还有一种人工智能的实现方法是基于演绎逻辑的推理方法,曾经火爆一时的专家系统就是基于这种技术,只是因为近几年深度学习如日中天,掩盖了它的光辉,这种模式的人工智能实现方法使用的编程语言则是Lisp和Prolog。
此外,还要提醒一下题注,想要学习人工智能,只会编程是远远不够的,它需要扎实的数学基础,从线性代数、概率过程、到微积分,甚至还有张量分析等,有了这些基础知识,才能看懂并改进各种学习算法。至于你的算法用什么语言实现,则相对要简单很多,当然Python就是一个不错的选项,比起其它语言更简洁,更易学,关键是有强大的库支持。
做人工智能研究最多的人不是普通的软件工程师;他们不关心内存管理,const引用和多重继承。他们想要的工具允许他们可视化他们的数据,只需几行代码就可以进行实验,并与他们的数据和模型进行交互,无需重新编译和重新运行每一个微小的变化。
Python允许他们完成所有这些,而C++则不然。
也就是说,机器学习模型也大量使用底层硬件,如用于快速矩阵操作的GPU。为此,像C或C++这样的语言是必不可少的。事实上,像Tensorflow[1]这样暴露Python接口的大多数库都有用C编写的子模块,这些子模块可以执行很多性能关键的工作。
我们既可以利用像Python这样的语言的表达性和简单性,也可以利用像C++这样的语言的性能和低级集成。
不一定。你对人工智能领域的理解太狭隘了。你是不是以为人工智能就是弄弄机器学习的算法,而且还仅仅是做离线训练?
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