大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python为什么要学习人工智能的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python为什么要学习人工智能的解答，让我们一起看看吧。
为什么人工智能用Python？
简单，好上手
Python虽然慢，但是Python只是调用AI接口，用Python主要是写逻辑，几行代码就可以了，而且C/C++学起来太慢了，学习花费的时间来换速度提升那一小部分不太值
如果对人工智能感兴趣，可以看看中科院自动化所叶佩军老师的课程
***://xue.ujiuye***/class-142991/
Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的底层，用Python只是写逻辑，即第一步怎么算，第二步怎么算，几行代码就出来了。
换成C++，得先学1个月才能编译通过。不是说用C++写不了上层逻辑，而是代码量太大，开发效率太低，换来总体速度提升1%，不合适。
计算机语言各有适用性，即C/C++速度快适合底层写算法，Python慢但适合上层写逻辑。两者各自牛逼的特点恰好是对方***的特点。
Python带有大量内置库。 许多库都用于人工智能和机器学习。 其中一些库是Tensorflow（这是高级神经网络库），scikit-learn（用于数据挖掘，数据分析和机器学习），pylearn2（比scikit-learn更灵活）等。
Python对于OpenCV具有简单的实现。 Python广受所有人欢迎的原因在于其功能强大且易于实现。
对于其他语言，学生和研究人员需要先学习该语言，然后才能使用该语言进行ML或AI。python并非如此。 即使是具有非常基础知识的程序员也可以轻松地处理python。 除此之外，与C，C ++或Java相比，某人花在编写和调试python代码上的时间要少得多。 这正是AI和ML的学生想要的。 他们不想花时间调试语法错误的代码，而是想花更多时间在与AI和ML相关的算法和启发式算法上。
不仅可以在线获取库，还可以轻松获取接口的处理方法（包括其教程）。 人们构建自己的库并将其上传到GitHub或其他地方，以供他人使用。
Python对人工智能应用的优点
1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB等也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
2: Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的数据底层，用Python只是写相应的逻辑，几行代码就出来了。换成C++的话，不仅代码量太大，而且开发效率太低，不是说用C++写不了上层逻辑，，而是换来总体速度提升1%，得不偿失。
3：Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时，对C的也很好，python结合了语言的优点，又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点，自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。
Python扩展语言的优势：
用于通用AI：
1.AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial intelligence: A Modern approach’库。
2.pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用，有据可查的测试库。
3.EasyAI —— 简单的 Python 引擎，用于 AI 的双人游戏，如 Negamax, transposition tables, game solving。
用于机器学习：
Python为什么适用于大数据和AI？
Python使用AI是正确的。Python与人工智能仅是一个桥梁作用。例如python写TensorFlow，本质上还是调用底层写的C。由于Python语言的易用性，才使得Python拿到了人工智能的首把交椅，成为人工智能的专家往往还得会C/C++，编写自己想要的算法，对于普通人，Python就够用了，在中国会掉包也就是专家了。
Python只是恰合有相应的包可以调用大数据的api，并不是那么完美的适用于大数据。
Python代码简洁，使用效率高，又有很多成熟的第三方库，人工智能，数据分析，统计等都需要大量的数据作支撑，用Python处理数据更加高效，大大减轻了做数据科学的劳动量。
1、简单高效
2、有优质的文档
3、强大的AI库
4、海量的模块
了解过“如鹏网”的“Python + AI”学习路线，可作为参考。有网络的地方就可以学习，口碑不错，基本上都是慕名而去的。
Python学习路线：1、Python基础
2、[_a***_]开发技术
M年前抛弃C/C++/Matlab/R等N多家室，独宠python这个小妾，为人工智能的梦想奋斗着，我该说点什么了.
开发快、胶水神奇，易于抢地盘，所以适用于大数据和AI
先简单看下python的***介绍:
说的就是python的两个最重要特性：
work more quickly ：开发效率快
integrate your systems ： 神奇的胶水，易于集成。
准确地说，是为什么Python适合AI和数据分析，也就是人工智能开发，而大数据开发领域还是J***a占据着绝对的优势的。
那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。
不想为臃肿的代码买单
从语法讲，Python几乎已经是极致简洁了，可以说非常方便，尤其是比起J***a这种语言，那简直是非常的简洁，明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情，Python只需要10行代码就能帮你搞定，那么这时候你选择什么语言？Python学习成本相对于其他编程语言要小很多，入门门槛也要小很多，而且可读性非常强。
只关系自己的核心业务
只关心核心的研究业务，其他的交给高效的C/C++后台，而python只要关注好自己的核心业务就好了，而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。
一旦不好搞定扩展方便
Python另外一个优势就是好扩展，Python可以很方便的通过C实现扩展，这就让Python的优势明显，一旦出现Python确实很难实现，找C现成的解决方案或者直接***用C语言扩展就可以了，这一点非常方便。
但Python也缺点很多
直到今天，因为两个版本并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大企业和像J***a一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器，要知道Android在2.2时代，Dalvik 虚拟机增加了 JIT，运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美，但即使这样他还是成了数据分析第一语言，人工智能第一语言，网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢，相对于C语言来说有时候效率会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。
还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，这个开发者简直带来了太多的麻烦。
早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导，Lisp语言更接近数学本质，但是这门语言学习成本极大，要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器，这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大，有了Python就可以完全省去这些麻烦事情，更多的关注到人工智能研究本身，而不是花太多的时间去倒腾工具了。
到此，以上就是小编对于python为什么要学习人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于python为什么要学习人工智能的2点解答对大家有用。
