pytorchLSTM变长 为了写论文不做深入的研究，代码水平低选择tensorflow还是pytorch比较好？

为了写论文不做深入的研究，代码水平低选择tensorflow还是pytorch比较好？

Tensorflow很好，因为您可以直接使用keras

因为使用Python有强大的优势。第一，数据采集（网络爬虫技术）。2、 强大的科学计算分析库可以进行大规模的数据统计和处理。3、 完美的AI接口，如tensorflow、Python和sklearn，是定量交易最需要的接口。前者属于深度学习，如LSTM算法体系结构，是最有效的股市预测算法之一。后者属于数据挖掘，基于统计概率分布，实现了回归和分类的数学建模。总之，很方便。在项目实现方面，python属于glue语言，计算出的数据模型大多是以JSON的形式进行粘合的。前端非常友好。简而言之，它既快捷又方便。

为什么几乎所有的量化交易都用Python？

作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。

首先，人工智能的知识体系非常庞大。从目前的研究方向来看，可以分为六大研究领域：计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习和机器人学。这些不同的领域也有许多细分的研究方向。

从学科体系来看，人工智能是一门非常典型的交叉学科，涉及数学、计算机、控制科学、经济学、神经科学、语言学、哲学等多个学科，因此人工智能领域的人才培养一直比较困难，而不是一门学科不仅知识量比较大，而且难度也比较高。由于人工智能领域的许多研发方向还处于发展初期，有大量的课题需要攻关，因此在人工智能领域聚集了大量的创新人才。

从目前人工智能技术的落地应用来看，在计算机视觉和自然语言处理两个方向出现了很多落地案例。随着大型科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台，可以与行业产生更多的组合，为人工智能技术在行业中的应用奠定基础，同时进行研究和开发。人工智能的门槛大大降低。

从行业发展趋势来看，未来很多领域需要与人工智能技术相结合。智能化也是当前产业结构升级的重要要求之一。在工业互联网快速发展的推动下，大数据、云计算、物联网等技术的落地应用，也将为人工智能技术的发展和应用奠定基础。目前，应用人工智能技术的行业主要集中在it（互联网）、装备制造、金融、医疗等领域。未来，将有更多的产业与人工智能技术相结合。

您所知道的关于人工智能AI的知识有哪些？分享一下？

《每日经济新闻》编辑郭昕认为，人工智能的确是当前的趋势。然而，当我们谈论人工智能时，我们需要区分两个概念：“弱人工智能”和“强人工智能”。前者一般被认为是一种不能真正推理和解决问题的智能机器，强大的人工智能可以与人类智能的存在相抗衡。简而言之，弱人工智能现在无处不在。例如，电子商务网站使用客户服务机器人回答问题，并使用数据对消费者进行分类。

假装懂人工智能，开心地和别人聊天首先需要你对人工智能有一点了解，包括人工智能的定义，人工智能的应用，人工智能的实现，人工智能的优点和缺点，以及你对人工智能的亲身体验。熟悉最流行的人工智能前沿技术和热点新闻，会让你聊得很开心。比如：神经网络、强化学习、python进高考，这些都是很好的题目。另外，AI boss的周边新闻也是一个很有意思的话题，也能引起对方的兴趣。

当然，你需要有不同的方式与不同的人聊天。和艾小白聊天，你只需要了解一点艾。与专业人士聊天，谈论专业话题，无疑会让你左右为难。在这个时候，你需要找到一个新的方法。AI老板身边有趣的事情可能是一个很好的话题。另外，面对人工智能专业人士，你需要改变自己的角色，放弃聊天的主导地位，做一个开明的倾听者和受教育者。

假装理解比真正理解要好。与其对人工智能一知半解，不如学习人工智能，改变思维方式。从代码农民的角度来看这个世界真是太棒了。只有这样我们才能产生共鸣。否则，与任何人谈论人工智能只是一种肤浅的品味和表象。

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