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人工智能 python(人工智能招聘)

woniu
百科
2021-11-17
23563

人工智能已经存在了将近半个世纪，但是我们今天听到的有关人工智能（特别是机器学习）的嗡嗡声比以往任何时候都要响亮。随着计算能力的提高，可用的海量数据，复杂的算法设计及其理解，人工智能成为技术领域的热门话题。实际上，我们在生活的各个阶段都看到了AI。它不是处于实验阶段或假设阶段。它在那里并且证明了它的价值。当我们看到虚拟助手安排一天的工作，推荐系统掌握了我们的偏好并向我们展示了诸如头条或淘宝上的正确内容或产品时，我们一定会对这种称为人工智能的技术感到好奇。如果您完全是好奇的人，并且想通过AI来洗手，您脑海中的问题可能是如何？并使用什么？作为开发人员，要开始任何项目，您都必须查看不同的编程语言和框架选项。如果您已经处于此阶段，那么您可能无数次地迷失了将python用于人工智能的“建议”。

在本文中，我们要解决的是在人工智能方面对Python的青睐。因此，使Python非常适合人工智能的原因以及为什么要在人工智能探险中使用Python！

Python——背景知识：

尽管人工智能已经很老了，但由于Guido Van的帮助，Python于1991年问世。从那以后，由于多种原因，Python被开发人员社区广泛接受。有的是：

解释性语言：

Python是一种解释性语言，不需要编译就可以直接运行它。

简单地说，它可以直接在机器硬件之上的虚拟机上进行解释。

高级语言：

Python是一种高级语言，用于处理数组、对象、布尔值等。提高其可用性。

通用语言：

Python被用于多个领域。它可以用于不同的编程格式，如面向对象（OOP）、函数式、过程式等

开源语言：

CPython是开源的，它欢迎那些更热衷于使用语言并为此做出贡献的大型开发人员社区。它也是跨平台的，使其更易于在多个操作系统和IDE上使用。

人工智能和Python：

现在转向真正的问题，为什么要使用Python进行人工智能。Python被广泛用于人工智能和机器学习。IBM的Jean Francois Puget已宣布Python为AI和ML最受欢迎的语言。让我们探索一些Python语言的特性，这些特性使它在AI爱好者中很受欢迎。

高效学习曲线（High Learning Curve）：

Python为新学习者提供了一个非常低的学习障碍。语法很简单，像英语一样。它为用户提供了比语言本身更多的学习人工智能概念的时间。使用人工智能意味着你必须处理大量数据。处理它并理解它。Python为您节省了大量时间来理解语法的基础知识，因为您可以立即开始使用简单的类似英语的语法。

广泛应用于人工智能的库（包）：

Python提供了大量的库，当你开始使用AI和ML时，这些库非常方便。你不需要从头开始编写基本的代码。你可以根据你正在解决的人工智能问题来使用库。这为AI开发人员节省了大量时间，他们可以把这些时间花在算法的复杂性和高效的变通上。

大多数流行的用于AI和ML的Python库包括:PyBrain：一个简单而有效的库来开始机器学习。它可以用来测试多种机器学习算法。Scikit-learn：它被广泛用于数据分析。它派生自Numpy和Scipy，可用于复杂的数据问题。人工智能最常用的库之一。NLTK：它是一个用于自然语言处理的有效库。它适用于Linux、Windows和Mac，可以用于语言学研究和开发，也可以用于文本分析。Matplotlib：这个库为使用python脚本实现的算法提供了更好的可视化。您可以构建图表、直方图和数据图，以便更好地理解、表示和发布。这是有益的，因为AI通常被认为是一种以模糊方式工作的算法。从学习和训练的角度来看，图形和图表能让我们更好地了解人工智能模型的实际情况。Tensorflow：一个常用来处理神经网络的库。它还有助于实现用于深度学习的深度神经网络。Keras：用于处理神经网络和深度学习。除了cpu之外，Keras还使用gpu进行快速计算和大量数据处理。人工智能 python(人工智能招聘) 第3张

易懂、简洁：

Python的语法使其成为同行程序员甚至同一项目开发团队的最爱。理解彼此的代码变得更加容易。编译、测试和调试也花费更少的时间。这一切都促使了团队成员之间的有效协作和思想及工作的交流，从而总体上提高了生产效率和生产效益。

方便、快捷：

Python有效地提供了不同编程范例的实现。您可以采用任何编程格式并在Python中使用它。开发人员可以使用OOP脚本编写对象和类、函数样式或相反的命令式样式，甚至大多数新学习者采用的最基本的过程样式。这种灵活的方法为开发人员提供了各种各样的方法，使他们能够舒适地编写问题代码，并最终减少错误和障碍。

跨平台：

Python不仅使编码更容易，而且还为您提供了选择操作系统的选项。您可以在Windows、Linux或任何适合您的舒适度和专业知识的平台上使用它。这也使得开发人员之间的代码共享更加容易。只需更改几行就可以在不同的机器上运行代码。这提高了工作的效率。Python还提供了一个名为PyInstaller的库，用于在其他平台上执行代码。

广泛的开发者社区：

Python拥有一个庞大的开发者社区。这意味着在你用Python开始你的人工智能之旅时可以得到很多帮助。作为开放源码的Python为您提供了多个论坛，其中充满了经验丰富的和新手一样的Python开发人员。你可以寻求帮助，也可以用你所学到的对社区做出贡献。Python语言及其AI库也有大量的文档。

结论:

随着人工智能领域的不断发展，高效而复杂的算法及其更好的实现成为可能。人工智能编程与传统的软件开发有些不同。人工智能开发人员需要花费更多的资源来理解智能机器及其实现，而不是理解编程语言的结构和格式。他们倾向于用最少的行数而不是大量的代码来测试他们的模型。Python以更少的代码、更好的可读性、令人印象深刻的库环境、简单的语法和巨大的开发者社区支持为他们提供了这种灵活性和效率。这就是Python语言在人工智能专家中越来越受欢迎的原因，他们预测这种受欢迎程度将会增加。简而言之，python与人工智能和机器学习有着良好的联系。