人工智能框架有哪些 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。

学人工智能需要哪些基础？

人工智能是一门非常流行的科学，缩写为AI。它被认为是21世纪的三大尖端技术之一。另外两项技术是基因工程和纳米科学。研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统是一门新兴的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支。它的目的是理解智能的本质，制造出一种能以类似人类智能的方式做出反应的新型智能机器。该领域的研究内容包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。

人工智能是一门使计算机模拟人类某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、计划等）的学科，主要包括用计算机实现智能的原理，使计算机与人脑智能相似，使计算机实现更高层次的智能应用程序。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学。可以说，几乎所有的自然科学和社会科学学科都已经远远超出了计算机科学的范畴。如今，热腾腾的大数据和阿尔法围棋大战对李世石的背后，有着人工智能的影子。

学习人工智能主要包括概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学，以及微积分、线性代数等编程工具，如MATLAB、SPSS、C或Java。

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