人工智能应用选型指南-人工智能应用选型指南

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用选型指南的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用选型指南的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工湿地主要选型依据？
2. 为什么Python是入行人工智能的首选语言？
3. 我对人工智能很感兴趣，但是一点基础都没有怎么学习这方面的知识？哪个软件适合学习？

人工湿地主要选型依据？

人工湿地中的氮通过微生物的氨化、硝化与反硝化作用，植物的吸收，基质的吸附、过滤、沉淀等途径去除。其中氨化、硝化与反硝化作用是去除氮的主要途径，其基本条件是湿地中存在大量的氨化菌、硝化菌、反硝化菌和适当的湿地土壤环境条件。 氨氮可被植物直接摄取，合成植物蛋白质与有机氮后，再通过植物的收割从湿地系统中除去。 基质是人工湿地不可缺少的组成部分，它为人工湿地中微生物的生长提供稳定的依附表面，为水生植物提供生长载体和营养物质，同时，基质本身对污水净化也有重要的作用。 不同基质类型对脱氮效果的影响不同。研究表明：在相同进水水质和水力负荷条件下，第3代活性生物滤料对COD、TN、TP去除效果最好，去除率可分别达到60%以上、80%以上、85%以上。 此外，一般来说，分层的基质要比不分层的处理效果好。研究表明，不同粒径分层级配基质对COD的去除率均高于单一粒径基质。

为什么python是入行人工智能的首选语言？

Python是入行人工智能的首先语言有些言过其实。它只是简单易学罢了。其实真正实用的算法是用C语言写的。更重要的是，机器学习不能代替人工智能，它只是人工智能的一部分，只是最近比较火罢了。人工智能的核心是可解释，是推理。真正能称得上人工智能语言的是prolog和LISP。其它都是过程性语言，比较的只是易用性和速度。

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。

Python高度封装，很多功能都有现成的库。而机器学习模型迭代快，而且经常需要多种模型对照实验，所以开发效率高的python成为了首选。但当实验有结论后，并满足一段时间内被选定的模型不会作大改动和高吞吐这两个条件，模型往往就会用性能远胜于Python的C++重写。

　　在所有编程语言里，Python并不算萌新，从1991年发布第一个版本，至今已经***0年了。近年随着人工智能的火爆，Python迅速升温，成为众多AI从业者的首选语言。

　　今天小U就和大家说说为什么要想成为人工智能领域的领头羊，就一定要入门Python?

　　首先，Python是一种说人话的语言

　　什么叫“说人话”?Python这门语言具备以下几个特点：

　　开发者不需要关注底层

　　语法简单直观

　　表达形式一致

　　For 个例子：

　　C 语言Hello World 代码：

人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，如今，你要是不懂点AI、机器学习和Python都不好意思说你是现代人。那么为什么Python是入行人工智能的首选语言？Python究竟和人工智能什么关系？为什么人工智能把Python也给带火了？今天就给大家简单介绍下。

先来上两张图人工智能和Python的图。

从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而下图中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在Python中全都能找到对应的库来进行处理。

所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词，所以，Python学起来吧。

那要想学人工智能，想学Python，哪些东西要学习呢？下面给大家简单介绍下：

首先，你要学Python如何爬取数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据，这些数据来源有多种方法，但是很多都来自网络，这就是爬虫。

爬虫：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的，好好掌握这些东西，数据就有了。

然后，有了数据就可以进行数据处理和分析了，这个时候，你需要用到数据处理的一些库。

数据处理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库分别可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图等操作，有了这些库，你就可以一步步开始把数据处理成你需要的格式。

我对人工智能很感兴趣，但是一点基础都没有怎么学习这方面的知识？哪个软件适合学习？

对人工智能感兴趣是好事，符合时代发展潮流。尤其是年轻人，多学些东西，是正道。

人工智能没那么难，别被吓着。既然自学，就要走不同于科班教育、课堂学习、循规蹈矩的路子。而应当***取遇到什么问题，解决什么问题；需要什么知识，补什么知识的策略。有志者事竟成！世界经营之神、日本松下公司创始人松下幸之助不也是从一个普通收音机修理学徒工起家的嘛。

我想，你既然准备学习人工智能，可能已经有了一定的[_a***_]基础知识。如果真是这样的话，可以按照下面的顺序学习：

(1)从身边接触到的传感器学起，结合浅显易懂的书籍。这样可以增加学习兴趣感和成就感。例如身边的温度传感器、人工智能照明灯(光控、声控)等。看它们用的是什么传感器，原理是什么，这些传感器有什么性能与技术参数，在哪里能够买到，价格如何(例如，同样是温度传感器，类型不同，价格可能有天壤之别)，条件如果允许，可以动手试做一下。不需要深入详细地掌握这些传感器的制作工艺、使用的材料、甚至工作原理。这方面的书籍很多。其中2005年、2006年由我译著，科学出版社出版的有《传感器实用电路设计与制作》、《传感器应用技巧141例》等。

(2)在了解一些传感器知识的基础上，可以学习一些自动控制或者单板机方面的知识。

(3)学习计算机应用中你认为对自己接触到的内容直接相关的知识。

(4)了解模拟信号/数字信号(即A/D)转换方面的简单知识，以便能够选用合适的接口电路，将传感器与计算机能够组合起来使用。

虽然退休前，我上课的听众是大学本科生、硕士研究生、博士研究生，在国内是中国学生、在国外是外国学生；但是现在退休了，在网上，在今日头条里，再介绍科技方面的内容时，就尽可能地通俗易懂、普罗大众一些。如果对我讲解内容感兴趣，可关注我持续发布的文章。

到此，以上就是小编对于人工智能应用选型指南的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用选型指南的3点解答对大家有用。

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