学人工智能要什么基础 人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

作为多年的实践者，我想说的是，Python和人工智能是两个完全不同的概念。Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现与人类智能相似的设备或程序。python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但它并不是唯一的选择。

首先简单介绍一下人工智能的实现方法。目前，主要有两所学校。

一个是基于神经网络的机器学习，也就是说，近年来，随着谷歌的阿尔法狗获得世界围棋冠军，它又流行起来了（之所以再次被使用，是因为它流行了一段时间，后来遇到技术瓶颈时就沉寂了）。为了促进人工智能的发展，Google开源的tensorflow库受到了广大研究人员的青睐，它可以极大地促进人工神经网络的开发和实验。python作为tensorflow的编程语言，自然成为研究人员必不可少的工具。此外，Facebook的开源项目pytorch也是一个优秀的机器学习库。它还使用Python作为开发语言，为Python添加了许多用户。实际上，也有很多语言可以用于人工智能开发，比如MATLAB和C/C，它们也被广泛使用，但是编程过程会稍微复杂一些。

另一种实现人工智能的方法是基于演绎逻辑的推理方法。曾经流行的专家系统正是基于这一技术，正是因为近年来，深度学习蓬勃发展，其辉煌被掩盖。在这种人工智能实现模式中使用的编程语言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想学习人工智能，仅仅能够编程是不够的。它需要一个坚实的数学基础，从线性代数，概率过程，到微积分，甚至张量分析。有了这些基础知识，就可以理解和改进各种学习算法。至于你的算法是用什么语言实现的，就简单多了。当然，Python是一个不错的选择。它比其他语言更简单、更容易学。关键是要有强大的图书馆支持。

人工智能和python是什么关系？

人工智能是一个大概念，具体落地人工智能项目会联系机器学习和深度学习框架，这些框架大多是基于Python开发的，所以为了进一步人工智能项目的开发，Python语言的学习也是很有必要的

C语言可以做人工智能开发吗？C语言和python是开发人工智能的最佳选择吗？

可以使用C作为底层组件，但是如果没有面向对象的机制，处理大型项目并不容易。为什么要用C/C和python进行协作，是因为C/C的运行速度是python的10倍，而python的开发速度是C/C的3倍，如何处理？首先使用Python开发可以使用的软件。当出现性能问题时，使用C/C重写出现性能问题的部分，以优化性能。这样，才能达到最佳的开发效率。当然，如果您在分析问题之初就认为这个地方是性能瓶颈，可以直接用C/C编写，目前这是一种比较好的开发方法，但也有C/C和C#、C/C和Lua的组合。

在c 找工作越来越难得时代，c 还有必要学吗？

作为一个主要使用C作为开发语言的老程序员，他说他从来没有发现C找工作越来越难。相反，公司越来越难找到一个熟练的C软件工程师。

现在让我们用数据对比一下前程无忧网站上主流编程语言Java、C和python在相同情况下的位置。

我们把工作的地域范围定为全国，然后只看月薪2-3万的中高端工作。从下面的搜索结果中，我们可以发现Java以10198个作业排在第一位，C以10093个作业排在第一位，略少一点，而热门的Python语言只提供8718个作业。从这些数据来看，你还能说C的工作越来越难找了吗？显然不是这样

！据我所知，有些人认为C难找工作的原因不是C开发所需人员少，而是C语言本身比较复杂。也就是说，他们需要像C语言一样掌握底层的指针操作技术，他们需要掌握面向对象的开发，加上多重继承、模板等功能，这样他们才能更好地学习C语言，比其他语言花费更多的时间。对于一些新程序员来说，他们经常遇到困难。这就是为什么会出现类似的观点。其实，并不是C越来越难找工作，而是随着新标准的不断出台，C越来越难掌握。

基于错误假设的推理不能保证其正确性，所以我可以肯定地告诉你，只要你能真正掌握C语言，熟练地使用一些专业开发库，你就会找到一份好工作。

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