問(wèn)答專欄Q & A COLUMN
自從智能圍棋程序AlphaGo采用深度學(xué)習(xí)方法擊敗人類天才棋手，孤獨(dú)求敗之時(shí)，注定了人工智能的風(fēng)口到來(lái)了?？萍冀绱罄卸伎春萌斯ぶ悄艿奈磥?lái)發(fā)展。AI（人工智能）為應(yīng)用程序開發(fā)人員打開了一個(gè)充滿可能性的世界。 通過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)，可以生成更好的用戶畫像、個(gè)性特征和適當(dāng)?shù)耐扑]，或者包含更智能的搜索、語(yǔ)音接口或智能輔助，或者以其他方式改進(jìn)您的應(yīng)用程序。 甚至可以構(gòu)建能看、會(huì)聽并響應(yīng)的應(yīng)用程序。人工智能本質(zhì)上是讓機(jī)器具有人類的智慧和做事的方式，能夠替代人類去做一些有意義的事情，解放人類的勞動(dòng)。
哪一種編程語(yǔ)言適合人工智能?其實(shí)這個(gè)問(wèn)題很難回答，因?yàn)槊恳环N編程語(yǔ)言都可以是適合人工智能的開發(fā)語(yǔ)言。從早期的綜合性開發(fā)語(yǔ)言Lisp,Prolog,C/C++，Java到新銳開發(fā)語(yǔ)言R、Python、Scala、Julia等。因?yàn)槿斯ぶ悄軕?yīng)用程序的多樣性和開放性，可以綜合利用各種開發(fā)語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì)開發(fā)出優(yōu)質(zhì)的人工智能程序。由于自己開發(fā)的喜好，我還是更推薦Python語(yǔ)言。
Python中提供的庫(kù)幾乎是無(wú)所不能。 NumPy使用的如此頻繁，它幾乎是標(biāo)準(zhǔn)API；而Pandas將R強(qiáng)大而靈活的數(shù)據(jù)處理方式帶入Python； 對(duì)于自然語(yǔ)言處理，可以用NLTK和速度極快的SpaCy； 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，可以用效率奇高的Scikit-learn；當(dāng)涉及到深度學(xué)習(xí)時(shí)，所有的庫(kù)TensorFlow，PyTorch，Chainer，Apache MXNet，Theano等都能創(chuàng)建高效的Python項(xiàng)目。
當(dāng)使用開源開發(fā)環(huán)境Anaconda開發(fā)Python項(xiàng)目時(shí)，能夠充分體會(huì)到Python生態(tài)系統(tǒng)的強(qiáng)大，180多個(gè)科學(xué)包可用，智能輔助開發(fā)工具的支持，人性化的編程語(yǔ)言風(fēng)格，讓你從此愛(ài)上Python開發(fā)。Python是人工智能研究的最前沿語(yǔ)言，是你能找到最多的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架的語(yǔ)言，也是最能表達(dá)AI世界。 綜合以上這些原因，推薦優(yōu)先學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言，就邁出了探索人工智能世界的第一步。
Python語(yǔ)言
多種開發(fā)語(yǔ)言
人工智能
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如果只選擇一種的話，python。因?yàn)楹?jiǎn)單，并且在該領(lǐng)域使用的最多。
如果再加一種的話，選擇c++，因?yàn)楹芏嗫蚣艿牡讓颖热鐃ensorflow、cntk、pytorch都是使用c++寫的的。要想研究這些框架是怎么實(shí)現(xiàn)的，需要讀懂c++代碼。
語(yǔ)言只是工具，少即是多。
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人工智能是當(dāng)下非常熱門的領(lǐng)域，也抄是非常受歡迎的領(lǐng)域，百而編程語(yǔ)言是實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)品的一度個(gè)重要工具，很多語(yǔ)言都可以實(shí)現(xiàn)人工智能知，比如C、Python、Java、C++等，但是在眾多語(yǔ)言道中Python是非常不錯(cuò)的選擇，也是首選語(yǔ)言。
Python語(yǔ)法簡(jiǎn)單，功能多樣，是開發(fā)人知員最喜愛(ài)的AI開發(fā)編程語(yǔ)言之一，因?yàn)樗试S開發(fā)人員創(chuàng)建交互式，可解釋式性，模塊化，動(dòng)態(tài)，可移植和高級(jí)的代碼，這使得它比Java語(yǔ)言更獨(dú)特。Python非常便攜，可以在Linux，Windows等多道平臺(tái)上使用。另外，Python是一種多范式編程語(yǔ)言，支持面向?qū)ο?，面向過(guò)程和函數(shù)式編程風(fēng)格。由專于它擁有簡(jiǎn)單的函數(shù)庫(kù)和理想的結(jié)構(gòu)，Python很適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語(yǔ)言處理（NLP）解決方案的開發(fā)。
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當(dāng)然是首先python語(yǔ)言！
首先我們需要明白一點(diǎn)，人工智能所有的核心算法，都是依賴C或者C++完成的，這些算法跑起來(lái)非常復(fù)雜，屬于計(jì)算密集型任務(wù)，需要榨干硬件的每一分性能。
而Python本身的性能只能說(shuō)是可惜，Java的性能一直被人詬病，Python比Java還要更下一層樓，如果一個(gè)人黑python，那么肯定是朝性能這個(gè)點(diǎn)狠揍。
python在人工智能、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域扮演的更多是一個(gè)工具人的角色，也就是發(fā)揮一個(gè)前端或者說(shuō)“花瓶”的作用，Python雖然不快，但是它易學(xué)易用易推倒，你只需要拿Python做做可視化，調(diào)用下Api接口，寫寫展示層的邏輯就完事了。
現(xiàn)在的人工智能還處于人工智障階段，快速搭建一個(gè)可以調(diào)用和迭代的原型比什么都重要。一些專門搞科研和算法的牛人精力都不在編程語(yǔ)言上，用python能以最低的學(xué)習(xí)成本快速上手。
拓展資料：
為什么學(xué)習(xí)人工智能一定要學(xué)習(xí)Python呢？
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python容易上手，有各種現(xiàn)成的庫(kù)。
但是長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展需要高性能的低級(jí)語(yǔ)言，比如cpp,go之類。
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