pathon应用于人工智能-pathon人工智能照片修补

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

1. python会被ai取代么？
2. 为什么有些人说python是最接近人工智能的编程语言？
3. 会java和python，可以搞人工智能吗？

python会被ai取代么？

Python作为一门用途广泛的语言，在数据科学、机器学习、人工智能等领域有着广泛的应用，因此它目前不会被AI所取代。

AI本身是一种技术和方法，可以通过各种编程语言和工具来实现。虽然AI可以替代一些重复性的工作，但Python作为一种编程语言，在数据处理、算法和模型开发等方面有着独特的优势，因此Python在AI领域中的应用将会继续增长。

同时，Python作为一种通用的编程语言，在很多领域中都有着广泛的应用，例如Web开发、桌面应用程序开发、游戏开发等等。因此，Python在未来的发展中仍将保持其重要性

为什么有些人说python是最接近人工智能的编程语言？

人工智能的本质是通过（主要是）深度学习等方法建立的数学模型（与人类主动建模不同的是，这个模型很可能对人类而言只是黑盒子）在实际场景中的应用。涉及的内容包括数据的***集、整理、清洗，模型的选择、训练，结果的筛查等等。人工智能以计算机技术为基础，所以也要以编程语言为依托，python恰好是适合这样应用场景的语言之一。某种程度上来说也是最适合的。

如果人工智能是概念里的一栋房子，那么python就是盖房子的材料，当然别的语言比如c或者java等等也能盖房子，但就像稻草、木材和砖块一样，房子需要在美观、坚固各方面取得平衡。从速度上来说，python并不具有明显优势，但它的优势在于简单、灵活，在人工智能领域用起来就格外方便。而更重要的是，前人已经用python打下了坚实的地基，tensorflow等开源的引擎都为python占领人工智能领域打下来基础。在这个基础之上领先的优势会很大。大致上是这样的道理。

首先谢谢邀请，为什么说python是最接近人工智能的编程语言？

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书就是你问题的答案,先从简单的数学模型开始，人工智能的灵魂是算法！！！不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

1.1　数学建模1.1.1　数学建模与人工智能1.1.2　数学建模中的常见问题1.2　人工智能下的数学1.2.1　统计量1.2.2　矩阵概念及运算1.2.3　概率论与数理统计1.2.4　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

2.1　安装Python2.1.1　Python安装步骤2.1.2　IDE的选择2.2　Python基本操作2.2.1　第 一个小程序2.2.2　注释与格式化输出2.2.3　列表、元组、字典2.2.4　条件语句与循环语句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高级操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

3.1　NumPy简介与安装3.1.1　NumPy简介3.1.2　NumPy安装3.2　基本操作3.2.1　初识NumPy3.2.2　NumPy数组类型3.2.3　NumPy创建数组3.2.4　索引与切片3.2.5　矩阵合并与分割3.2.6　矩阵运算与线性代数3.2.7　NumPy的广播机制3.2.8　NumPy统计函数3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy数据的保存

4.1　Pandas科学计算库4.1.1　初识Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可视化图库4.2.1　初识Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib绘图案例4.3　SciPy科学计算库4.3.1　初识SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫5.1　爬虫基础5.1.1　初识爬虫5.1.2　网络爬虫的算法5.2　爬虫入门实战5.2.1　调用API5.2.2　爬虫实战5.3　爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1　多进程5.3.2　多线程5.3.3　协程5.3.4　小结

6.1　关系型数据库MySQL6.1.1　初识MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初识NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小结6.3.1　数据库基本理论6.3.2　数据库结合6.3.3　结束语

7.1　数据获取7.1.1　从键盘获取数据7.1.2　文件的读取与写入7.1.3　Pandas读写操作7.2　数据分析案例7.2.1　普查数据统计分析案例7.2.2　小结

8.1　Jieba分词基础8.1.1　Jieba[_a***_]分词8.1.2　Jieba分词的3种模式8.1.3　标注词性与添加定义词8.2　关键词提取8.2.1　TF-IDF关键词提取8.2.2　TextRank关键词提取8.3　word2vec介绍8.3.1　word2vec基础原理简介8.3.2　word2vec训练模型8.3.3　基于gensim的word2vec实战

9.1　回归分析简介9.1.1　“回归”一词的来源9.1.2　回归与相关9.1.3　回归模型的划分与应用9.2　线性回归分析实战9.2.1　线性回归的建立与求解9.2.2　Python求解回归模型案例9.2.3　检验、预测与控制

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means简介10.1.2　目标函数10.1.3　算法流程10.1.4　算法优缺点分析10.2　K-Means实战

11.1　决策树基本简介11.2　经典算法介绍11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系数11.2.5　小结11.3　决策树实战11.3.1　决策树回归11.3.2　决策树的分类

12.1　朴素贝叶斯简介12.1.1　认识朴素贝叶斯12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点12.2　3种朴素贝叶斯实战

13.1　推荐系统简介13.1.1　推荐系统的发展13.1.2　协同过滤13.2　基于文本的推荐13.2.1　标签与知识图谱推荐案例13.2.2　小结

14.1　初识TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安装TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念与原理14.2　TensorFlow数据结构14.2.1　阶14.2.2　形状14.2.3　数据类型14.3　生成数据十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成随机数14.4　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！

会j***a和python，可以搞人工智能吗？

谢谢邀请！

编程语言是从事人工智能的基础之一，而J***a和Python是比较常见的编程语言，在人工智能领域也有广泛的应用，所以掌握J***a和Python是可以从事人工智能研发的。

除了编程语言之外，做人工智能领域的研发还需要具备以下几个方面的知识结构：

第一：了解人工智能的基础知识。人工智能的基础知识包括六大部分，分别是人工智能概念，包括人工智能现状、概念、Agent的结构；问题求解，包括搜索求解、对抗搜索、约束满足问题；推理与规划，包括逻辑Agent、一阶逻辑及推理、经典规划、知识表示；不确定知识推理，包括不确定性的量化、概率推理、制定简单决策、制定复杂决策；学习，包括样例学习、学习中的知识、学习概率模型、强化学习；感知与行动，包括自然语言处理、感知、机器人学。看一个实时学习的描述过程：

第二：了解人工智能的主要研究方向。人工智能目前的研究方向集中在六个方面，分别是自然语言处理、机器学习、知识表示、自动推理、计算机视觉和机器人学。通常情况下，在了解了人工智能的基础概念之后，往往需要给自己制定一个主攻方向，目前机器学习（深度学习）就是一个不错的选择。看一个组合学习的提升方法：

第三：数学基础。人工智能是一个典型的多学科交叉领域，这诸多的学科中，数学的地位非常重要，可以说数学是进行人工智能研发的核心基础。人工智能的诸多研发中几乎都离不开数学知识，各种算法的设计是解决各种问题的基础，而编程语言的作用往往就是一个实现算法的工具。

人工智能的学习需要一个系统的过程，目前人工智能的研究依然处在初级阶段，整个人工智能领域有大量的课题等待突破，所以人工智能领域的发展机会也非常多。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

会J***a和Python语言的使用，可以搞人工智能吗？

作为一名软件开发工程师，个人认为，当你学会J***a和Phthon语言使用后，不建议你直接上手人工智能。下面我来说一下个人看法：

人工智能领域门槛较高

人工智能对于一般同学而言，其入门门槛相对较高，你虽然只是学会开发语言的使用，但如果你真的想从事人工智能方向，仅凭这一点还是远远不够的。从事人工智能领域，首先你的数学理论知识要非常的扎实，这样你才能够看懂人工智能所使用到的算法底层原理，因为这其中涉及到大量的数学定理和公式。其次，你需要熟练掌握机器学习相关算法底层原理的实现，人工智能本质是使用机器学习算法，使用数据进行模型训练，最后将训练出的模型应用到相关领域中。第三点，你要有一定英语基础，因为可能你需要看大量的人工智能相关的算法文献。第四点，你也需要有很强的科研能力，因为你从事人工智能领域，至少要有自己的质量很高的学术论文。所以如果你对于机器学习相关算法都不了解的话，那么你在面试人工智能的岗位时，一般会很难通过。

同时，一般在面试人工智能岗位时，你需要有厉害的学术论文，或者拿过比较大的算法比赛的奖、做过大的人工智能相关的项目，这样你在面试的时候，才能够有一定的底气和别人一起竞争，人工智能岗位属于薪酬高，但是竞争也非常激烈的一个领域。所以你只学会了相关语言的使用，并不代表你能从事人工智能方向。

人工智能领域对学历有一定要求

从事人工智能领域的同学一般都是研究生或者博士生的学历，光是这一点，其实就有很多同学被挡在人工智能领域的门外。毕竟现在在大学本科阶段，不可能开设这么深奥难学的学科。本科阶段一般学的课程也比较广，而不是像研究生或者博士生，针对某一个具体的方向去研究学习。而人工智能又需要扎实的数学知识，要有非常厉害的科研实力，所以，大的互联网公司在招聘人工智能相关的岗位时，一般都会有学历的要求。即使人工智能岗位写的学历要求为本科及以上学位，但事实是最起码得是研究生学历才行。下面是某个算法岗位实习生的要求：

总结

总体来说，你虽然会使用J***a和Python语言，但并不代表你能够从事人工智能领域，人工智能领域入门的门槛非常高，同时对于学历也有一定的要求，个人建议，除非你是真的喜欢算法，想要从事人工智能领域，否则不建议你从事人工智能方向。人工智能可能不太吃项目经验，可能你干了好几年的算法工程师，但是有个新来的博士后，就有可能成为你的主管。而不是像工程类的开发工程师一样，吃的是工作经验和项目经历。

我是Lake，专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能够点赞转发或者关注我，你的一个小小的鼓励，就是我持续分享的动力，非常感谢。

到此，以上就是小编对于pathon应用于人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于pathon应用于人工智能的3点解答对大家有用。

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