Python人工智慧開發

① 學習完python可不可以做人工智慧的工作呢

可以，學完Python是可以從事人工智慧的工作的，具體崗位如下：

① Web開發

國內很多大型網站使用的都是Python編程語言，比如豆瓣、拉勾、知乎等，Web開發這個崗位在國內的發展前景也十分不錯，因為Python的Web開發框架是最大的一個優勢，使用Python搭建一個網站只需要幾行的代碼就可以搞定，簡直太方便了。

② 數據挖分析

Python十分有利於數據分析處理技術，因為其擁有著完整的生態環境，比如「大數據」分析所需要的分布式計算、資料庫操作、數據可視化等，都可以通過Python中的模塊完成。

③ 自動化測試

Python可以說在自動化測試領域撐起了大半個天，Python擁有著豐富的第三方庫，滿足單元測試、介面測試、Web自動化和APP自動化、性能測試......幾乎涵蓋了所有的測試方面。

④ 網路爬蟲

最早使用Python做爬蟲的就是谷歌公司，眾所周知，使用Python語言做爬蟲非常容易，市場佔有率也較大，目前公司基本都是採用Python語言來做爬蟲的。

⑤ 人工智慧

人工智慧大家應該都有所了解吧，發展前景及錢途也就不用多說了，但目前來講，人工智慧領域門檻較高，對學歷、工作經驗要求較高，但不可否認的一點是，人工智慧絕對是最具有發展潛力的方向了。

⑥ 自動化運維

早期學Python的人，基本都是運維和測試領域的人，因為他們知道，Python對於他們的工作，可以起到很大一部分作用，因為使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。

② python 怎麼實現人工智慧

一、Python是解釋語言，程序寫起來非常方便
寫程序方便對做機器學習的人很重要。 因為經常需要對模型進行各種各樣的修改，這在編譯語言里很可能是牽一發而動全身的事情，Python里通常可以用很少的時間實現。舉例來說，在C等編譯語言里寫一個矩陣乘法，需要自己分配操作數（矩陣）的內存、分配結果的內存、手動對BLAS介面調用gemm、最後如果沒用smart pointer還得手動回收內存空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。
當然現在很多面向C/C++庫已經支持託管的內存管理了，這也讓開發過程容易了很多，但解釋語言仍然有天生的優勢——不需要編譯時間。這對機器學習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的開發生態成熟，有很多有用的庫可以用
Python靈活的語法還使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常實用的功能非常容易高效實現（編寫和運行效率都高），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態背後的一大原因。相比而言，Lua雖然也是解釋語言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣，一是因為有Python這個前輩佔領著市場份額，另一個也因為它本身種種反常識的設計（比如全局變數）。不過借著Lua-Python bridge和Torch的東風，Lua似乎也在寄生興起。
三、Python效率超高
解釋語言的發展已經大大超過許多人的想像。很多比如list comprehension的語法糖都是貼近內核實現的。除了JIT之外，還有Cython可以大幅增加運行效率。最後，得益於Python對C的介面，很多像gnumpy, theano這樣高效、Python介面友好的庫可以加速程序的運行，在強大團隊的支撐下，這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調優的效率還要高。
未來十年Python語言的發展前景形勢一片大好，毫無疑問使用Python語言的企業將會越來越多，Python程序猿的人才缺口也將越來越大，認准時機，把握機遇，Python全棧開發工程師、Python開發工程師、自動化開發工程師、Linux運維工程師、Python爬蟲開發工程師、前端開發工程師、大數據分析和數據挖掘等熱門職位等你來選。

③ python適合做人工智慧的編程語言嗎

當然，Python是人工智慧的首選語言。具體原因如下：
Python在設計上堅持了清晰的風格，讓Python成為了一門簡單、易讀、易維護的語言，讓大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。機器學習應用程序是非常復雜的，多階段的工作流程，而Python的語言設計在機器學習中很有幫助，就是可以提供高層的、基於對象的任務抽象。
其次，Python還提供了機器學習的代碼庫。Python提供大量的機器學習的代碼庫和框架，在數學運算方面有NumPy、SciPy，在可視化方面有MatplotLib、SeaBorn，結構化數據操作可以通過Pandas，針對各種垂直領域比如圖像、語言、文本在預處理階段都有成熟的庫可以使用。
最後，Python功能強大。Python在機器學習領域之中可以說是大放異彩的。不僅僅只是說一個功能而已，而是Python整體的語言包，一種易學易用的語言，它的生態系統擁有第三方代碼庫可以覆蓋廣泛的機器學慣用例和性能，可以幫助我們完成更好的工作。

④ 為什麼做AI的都選Python

您好，這主要是因為Python在處理人工智慧方面有優勢，所以很多人都會這么選擇。
以後您如果再遇到類似的問題，可以按照下面的思路去解決：
1、發現問題:往往生活在世界中，時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中，當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題，並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看，這是第一階段，是解決問題的前提。
2、分析問題:要解決所發現的問題，必須明確問題的性質，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他們之間有什麼關系,以明確所要解決的問題要達到什麼結果，所必須具備的條件、其間的關系和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。
3、提出假設:在分析問題的基礎上，提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法，但所有這些往往不是簡單現成的，而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段，正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。
4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決，所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果，必須重新另提出假設再進行檢驗，直至獲得正確結果，問題才算解決。