什么是人工智能編程 人工智能學(xué)習(xí)用什么編程軟件好？
人工智能學(xué)習(xí)用什么編程軟件好？目前，人工智能的主流仍然是使用Python語言和C/C。事實(shí)上，當(dāng)你在互聯(lián)網(wǎng)上搜索時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)人工智能使用Python語言。事實(shí)上。AI的底層邏輯是用C/C編寫的，Pyt
人工智能學(xué)習(xí)用什么編程軟件好？
目前，人工智能的主流仍然是使用Python語言和C/C。事實(shí)上，當(dāng)你在互聯(lián)網(wǎng)上搜索時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)人工智能使用Python語言。事實(shí)上。AI的底層邏輯是用C/C編寫的，Python只負(fù)責(zé)編寫一些實(shí)現(xiàn)邏輯。例如，什么是第一步，什么是第二部分，等等。
AI的核心算法是用C/C編寫的，因?yàn)樗鼈冇?jì)算量大，需要非常精細(xì)的優(yōu)化、GPU和特殊的硬件接口。而這些，只有C/C能做到。
我們之所以使用Python，是因?yàn)樗子谑褂貌⒕哂姓澈险Z言特性。C/C需要一個(gè)從其他語言到C/C的跨語言接口，因此基于python的特點(diǎn)，python是首選。
所以目前，人工智能編程的主要語言是C/C，其次是python。
如何學(xué)習(xí)編寫人工智能軟件？
人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語言？
我主修的是軟件開發(fā)，方向基本確定，要么前端，要么后端，要么大數(shù)據(jù)。
首先，編程領(lǐng)域相對(duì)較大。為什么它很大？正如我前面提到的，學(xué)習(xí)軟件開發(fā)，無論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程
因此，沒有明確的方向。
在編程世界中，有一種古老的語言叫做C語言，它是C和Java的祖先。所有語言的基礎(chǔ)都來自于它，所以你最好先了解它。
但是現(xiàn)在，由于人工智能的普及，很多人都在學(xué)習(xí)python，很多人說它的語法簡單易學(xué)。這是正確的。也有人說它是初學(xué)者學(xué)習(xí)的最好的語言。事實(shí)上，如果沒有嚴(yán)格的語法，它可以說是“為所欲為”。Java寫100行代碼，可能只需要寫20行。
不過，我還是想談?wù)勚鹘牵∷荂語言，為什么呢，因?yàn)槟阒粚W(xué)它，再學(xué)C和Java就容易多了，可以說它很快就會(huì)帶領(lǐng)你成為一名程序員。當(dāng)然，不是絕對(duì)的。
學(xué)習(xí)python并非不可能，但它與C/C和Java不同。經(jīng)過學(xué)習(xí)，回首C，我覺得它不是一個(gè)世界。
現(xiàn)在大學(xué)是基于C語言的，你不妨從它開始。
我希望這個(gè)答案能對(duì)您有所幫助。
人工智能的本質(zhì)就是軟件編程嗎？
作為多年的實(shí)踐者，我想說的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計(jì)算機(jī)編程語言，可以作為實(shí)現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。
首先簡單介紹一下人工智能的實(shí)現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學(xué)校。
一個(gè)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是說，近年來，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來了（之所以再次被使用，是因?yàn)樗餍辛艘欢螘r(shí)間，后來遇到技術(shù)瓶頸時(shí)就沉寂了）。為了促進(jìn)人工智能的發(fā)展，Google開源的tensorflow庫受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)和實(shí)驗(yàn)。python作為tensorflow的編程語言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，F(xiàn)acebook的開源項(xiàng)目pytorch也是一個(gè)優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它還使用Python作為開發(fā)語言，為Python添加了許多用戶。實(shí)際上，也有很多語言可以用于人工智能開發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過程會(huì)稍微復(fù)雜一些。
另一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經(jīng)流行的專家系統(tǒng)正是基于這一技術(shù)，正是因?yàn)榻陙恚疃葘W(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實(shí)現(xiàn)模式中使用的編程語言是LISP和Prolog。
另外，我想提醒你，如果你想學(xué)習(xí)人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從線性代數(shù)，概率過程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)知識(shí)，就可以理解和改進(jìn)各種學(xué)習(xí)算法。至于你的算法是用什么語言實(shí)現(xiàn)的，就簡單多了。當(dāng)然，Python是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。它比其他語言更簡單、更容易學(xué)。關(guān)鍵是要有強(qiáng)大的圖書館支持。
想自學(xué)人工智能編程,怎么入門？
謝謝您的邀請(qǐng)
！人工智能和傳統(tǒng)編程沒有太大區(qū)別。唯一不同的是，它需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力來適應(yīng)這個(gè)模型
！AI=大數(shù)據(jù)（計(jì)算數(shù)據(jù)）算法（深度學(xué)習(xí)、基于規(guī)則、基于知識(shí)、基于統(tǒng)計(jì)等，多為遞歸循環(huán)結(jié)構(gòu)）計(jì)算能力（計(jì)算能力非常高，智能算法可以更好地運(yùn)行）
傳統(tǒng)軟件編程=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（相對(duì)少量AI數(shù)據(jù)）算法（算法不太復(fù)雜，遞歸運(yùn)算比機(jī)器少）計(jì)算能力（計(jì)算能力不太大）
三維仿真軟件=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（與普通應(yīng)用軟件相比，介質(zhì)數(shù)據(jù)）算法（與AI算法相似，但不同，相對(duì)而言，大部分差異不是遞歸運(yùn)算或矩陣運(yùn)算）中等計(jì)算能力（三維仿真軟件的計(jì)算能力不低，但低于人工智能算法，但高于普通應(yīng)用軟件。當(dāng)然，有些特殊的應(yīng)用軟件可能比3D軟件要高，但是在大多數(shù)情況下，對(duì)3D軟件的要求是比較高的）
在這里，相信大家都知道AI程序和普通軟件沒有太大的區(qū)別！區(qū)別在于對(duì)算法的理解！傳統(tǒng)的編程更多的是基于邏輯運(yùn)算！但是人工智能的算法包括邏輯運(yùn)算，還有更復(fù)雜的建模和擬合算法！只要徹底理解線性代數(shù)！AI算法并非遙不可及
！想了解更多關(guān)于編程和人工智能算法的知識(shí)！請(qǐng)點(diǎn)擊我的頭像跟隨我！一起享受智能信息時(shí)代！讓科技沒有秘密！人人都是高手
人工智能好學(xué)嗎？
首先，編程領(lǐng)域比較大。為什么它很大？學(xué)習(xí)軟件開發(fā)，無論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程
因此，沒有明確的方向。
在編程世界中，有一種古老的語言叫做C語言，它是C和Java的祖先。所有語言的基礎(chǔ)都來自于它，所以你最好先了解它。
但是現(xiàn)在，由于人工智能的普及，很多人都在學(xué)習(xí)python，很多人說它的語法簡單易學(xué)。這是正確的。也有人說它是初學(xué)者學(xué)習(xí)的最好的語言。事實(shí)上，如果沒有嚴(yán)格的語法，它可以說是“為所欲為”。Java寫100行代碼，可能只需要寫20行。
不過，我還是想談?wù)勚鹘牵∷荂語言，為什么呢，因?yàn)槟阒粚W(xué)它，再學(xué)C和Java就容易多了，可以說它很快就會(huì)帶領(lǐng)你成為一名程序員。當(dāng)然，不是絕對(duì)的。
學(xué)習(xí)python并非不可能，但它與C/C和Java不同。經(jīng)過學(xué)習(xí)，回首C，我覺得它不是一個(gè)世界。
現(xiàn)在大學(xué)是基于C語言的，你不妨從它開始。
我希望這個(gè)答案能對(duì)您有所幫助。
??工智能不好學(xué)，而且非常不好學(xué)。
但是，如果你只是使用現(xiàn)有的一些AI算法的話，也沒有那么難。
先說說基本要求吧：
- 首先是數(shù)學(xué)。人工智能的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，特別是高等數(shù)學(xué)，需要掌握的知識(shí)包括但不限于線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等等，這些僅僅是入門的必須數(shù)學(xué)知識(shí)，等入門以后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)更多的其他數(shù)學(xué)知識(shí)。
- 其次是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。比如算法、信息論等，還要掌握至少一門高級(jí)語言，目前這個(gè)領(lǐng)域python、java比較流行，相關(guān)的開源代碼和庫較多。入門后你會(huì)發(fā)現(xiàn)還需要大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的基礎(chǔ)技能，這樣會(huì)對(duì)你的操作系統(tǒng)技能、數(shù)據(jù)庫處理、集群部署等提出一定的要求，不過也不要怕，這時(shí)候一般會(huì)有一個(gè)團(tuán)隊(duì)和你一塊做這些。
- 第三就是英語。目前大部分最新的文獻(xiàn)資料基本都是英語，中文的也有，但是比較少，而且比國外晚很長時(shí)間才有可能出現(xiàn)。
- 最后就是獲得基礎(chǔ)的大量原始數(shù)據(jù)。這個(gè)在國外可能比較難獲取，國內(nèi)環(huán)境寬松，獲得的難度好一點(diǎn)，如果不能獲得真實(shí)的海量數(shù)據(jù)，你的訓(xùn)練也沒有意義，獲得的模型也是不準(zhǔn)確的。
如果具備了上述4點(diǎn)，就可以比較順暢的進(jìn)行人工智能的研究學(xué)習(xí)了，如果一開始沒有找到研究的方向，第四點(diǎn)不具備也沒關(guān)系，可以先從算法學(xué)習(xí)等方向入手，以后找到方向了再想辦法獲得數(shù)據(jù)。
總的來說，人工智能雖然沒有想象的那么神秘，但是真要研究起來也沒那么簡單，畢竟，這是個(gè)從海量數(shù)據(jù)里尋找規(guī)律，找出問題解決模型的一種方式，牽涉的方方面面很多，如果沒有很大的毅力，想有大的發(fā)現(xiàn)還是比較困難的。
如果只是想將來找份人工智能相關(guān)的工作，也不用這么辛苦的研究，把工具學(xué)習(xí)好，把現(xiàn)有的算法學(xué)習(xí)好就可以了。
人工智能不容易學(xué)，而且很難學(xué)。
但是，如果您只使用一些現(xiàn)有的人工智能算法，就不會(huì)那么困難了。
先談一下基本要求：
如果你具備以上四點(diǎn)，就可以順利地進(jìn)行人工智能的研究和學(xué)習(xí)。如果一開始沒有找到研究方向，沒有第四點(diǎn)也沒關(guān)系?？梢詮乃惴▽W(xué)習(xí)的方向入手，然后找到獲取數(shù)據(jù)的方向。
一般來說，人工智能雖然沒有想象中那么神秘，但研究起來卻不是那么簡單。畢竟，它是一種從海量數(shù)據(jù)中尋找規(guī)則和問題解決模型的方法，涉及方方面面。沒有堅(jiān)強(qiáng)的毅力，就很難有大的發(fā)現(xiàn)。
如果你只是想在將來找到一份與人工智能相關(guān)的工作，你不必那么刻苦學(xué)習(xí)，只要把工具學(xué)好，把現(xiàn)有的算法學(xué)好就行了。