1.為什么人工智能用Python？

人工智能用Python其實(shí)是一個誤區(qū) 首先我們要知道 人工智能 是和 機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí) 密不可分的 然而機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)其中的算法是比較復(fù)雜的，而且計算需要消耗大量的時間，所以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法計算速度就是一個很大的難題，如果使用執(zhí)行速度比較快的語言如： C、C++、Python的話，可以大大節(jié)省算法的計算時間，但是C和C++的語言學(xué)習(xí)難度較大，而Python相對簡單易學(xué)，所以大部分機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法是用Python來編寫的，這也給很多人造成了一個人工智能與Python理解上的誤區(qū)。當(dāng)然Python在人工智能領(lǐng)域的貢獻(xiàn)是卓越的，像Google的機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow，在全世界的知名度都是響當(dāng)當(dāng)?shù)模€有我們大百度的PaddlePaddle(飛漿)都是使用Python語言來編寫的。那么問題來了，如果你開發(fā)的項目中需要用到 TensorFlow 或者 PaddlePaddle 的算法，你會不會優(yōu)先考慮Python語言呢?

2.想要學(xué)習(xí)人工智能需要掌握Python到什么程度？

那么這就要看你想做人工智能哪個方向了，機(jī)器學(xué)習(xí)、AI算法還是人工智能技術(shù)應(yīng)用。

機(jī)器學(xué)習(xí)方向的同學(xué)：

你們不需要多么精通的Python，但是要考慮多線程計算也就是異步IO 機(jī)器學(xué)習(xí)大部分要做的事情是將AI算法和AI模型組合在一起，從而形成一個功能，算法需要大量時間進(jìn)行計算，AI模型的建模過程也是需要耗時很嚴(yán)重的，所以機(jī)器學(xué)習(xí)方向，我們要做的事情就是盡可能用最短的時間得到最多的結(jié)果，讓你的CPU和GPU嗨起來! Over The Top !

算法方向的同學(xué)：

那你只會一些基本的語法，數(shù)據(jù)類型和內(nèi)置函數(shù)就可以了，算法工程師可能是最不需要精通編程的工種了，工程師們大部分的時間,實(shí)在紙上計算數(shù)字，研究出一種非常精密的數(shù)學(xué)計算公式，用來解決某些問題，像是入門比較簡單的排序算法，像是AI興起后的文本相似度算法等等，然而這些算法落實(shí)到代碼上，就是大量的邏輯關(guān)鍵字(if else for while)和內(nèi)置函數(shù)的組合，但是現(xiàn)在我們大多數(shù)人認(rèn)為，一個算法的好壞是取決于這個算法的運(yùn)行速度，這個認(rèn)知不完全正確，因為有些算法雖然運(yùn)算速度較低，但是運(yùn)算精確度卻高的嚇人!

技術(shù)應(yīng)用的同學(xué)：

那你可能需要會的東西需要多一些了，人工智能技術(shù)應(yīng)用的同學(xué)們，首先我在這里要恭喜你，你是所有人工智能工程師方向，技術(shù)懂得最多、技能會的最多、代碼寫的最多、為什么這么說呢?聽我細(xì)細(xì)給你道來..... 你可以大量的調(diào)用人工智能的API，沒有一絲一毫的算法，也不知道什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，但是一依然可以制作出一個完美的人工智能相關(guān)的應(yīng)用，課時這個完美的人工智能應(yīng)用可能會涉及到 Django Flask Tornado Sanic HTML CSS JavaScript 等等等等....... 換句話說，技術(shù)應(yīng)用的同學(xué)返回而更加接近程序員的角色，甚至我們可以為自己貼上一張很高大上的標(biāo)簽：人工智能接口工程師，加油吧!