深度神经网络是谁开发的 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。
java开发，转大数据好还是机器学习？
谢谢。我建议转向大数据。
我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。
此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。
目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。
最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。
如何学习编写人工智能软件？
我主修软件开发，方向基本确定了，要么前端，要么后端，要么大数据。
首先，编程领域相对较大。为什么它很大？正如我前面提到的，学习软件开发，无论是前端还是后端，都是编程，大数据也是编程，人工智能也是编程
因此，没有明确的方向。
在编程世界中，有一种古老的语言叫做C语言，它是C和Java的祖先。所有语言的基础都来自于它，所以你最好先了解它。
但是现在，由于人工智能的普及，很多人都在学习python，很多人说它的语法简单易学。这是正确的。也有人说它是初学者学习的最好的语言。事实上，如果没有严格的语法，它可以说是“为所欲为”。Java写100行代码，可能只需要写20行。
不过，我还是想谈谈主角！它是C语言，为什么呢，因为你只学它，再学C和Java就容易多了，可以说它很快就会带领你成为一名程序员。当然，不是绝对的。
学习python并非不可能，但它与C/C和Java不同。经过学习，回首C，我觉得它不是一个世界。
现在大学是基于C语言的，你不妨从它开始。
我希望这个答案能对您有所帮助。
Java程序员可以转换到人工智能领域吗？
首先，你需要数学基础：高等数学、线性代数、概率论、数理统计与随机过程、离散数学、数值分析
其次，你需要算法的积累：人工神经网络、支持向量机、，遗传算法和其他算法；当然，在各个领域也需要算法，比如SLA研究，如果你想让机器人在定位环境M中导航和建立自己的地图，总之，很多算法需要时间积累；
那么，你至少需要掌握一种编程语言。毕竟，算法的实现还需要编程；如果你深入到硬件，一些基础的电气课程是必不可少的；
人工智能一般需要研究生来学习，这门课程只是简单的一瞥。毕竟，必修的基础课太多了。
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