大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ai机器学习python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍ai机器学习Python的解答，让我们一起看看吧。
ai 用python2还是python3？
现在用的最多是Python3，这是官方推荐的，他的各种包都比较健全，有很多第三方包都在积极维护。
另外配合起AI的机器学习框架Tensorflow，Pytorch都可以完美使用，并且能使用GPU加速，大大加快了训练AI机器学习模型的速度
在人工智能和大数据时代，应该如何学习Python？
在Python中构建AI需要一些时间。所需时间取决于你的动机，技能，编程经验的水平等。
为了用Python构建AI，你需要对这种语言有一些基本的理解。这不仅仅是一种流行的通用编程语言。它也广泛用于机器学习和计算。首先，安装Python。你可以这样安装Anaconda，这是一个开源的分析平台。包括机器学习所需的软件包，NumPy，scikit-learn，iPython Notebook和matplotlib。
如果你已经有足够的使用Python进行编程的经验，那么你应该时常查看Python文档。
下一步是提高你的机器学习技能。当然，要在短时间内达到对机器学习的最终理解几乎是不可能的。除非你是一个天才或像IBM Watson这样的机器。这就是为什么最好从以下课程获得基本的机器学习知识或提高其水平开始：Andrew Ng的机器学习课程，Tom Mitchell机器学习讲座等。你要的一切是对机器学习理论方面的基本理解。
Python库在构建AI时非常有用。例如，你将使用NumPy作为通用数据的容器。包含一个N维数组对象，用于集成C / C ++代码，傅立叶变换，随机数功能和其他功能的工具，NumPy将成为您科学计算最有用的软件包之一。
另一个重要的工具是pandas，这是一个开源的库，为用户提供易于使用的数据结构和Python分析工具。Matplotlib是你会喜欢的另一项服务。这是一个创建出版物质量数据的2D绘图库。其中最好的matplotlib的优点是6个图形用户界面工具包，Web应用程序服务器和Python脚本的可用性。Scikit-learn是一种高效的数据分析工具。它是开放源代码和商业可用的。这是最受欢迎的通用机器学习库。
在使用scikit-learn之后，你可以使用Python将AI编程升级到新的级别，并探索k-means聚类。你还应该阅读有关决策树，连续数值预测，逻辑回归等的内容。如果你想了解更多信息在AI中的Python，阅读深度学习框架Caffee和Python库Theano。
有Python AI库：AIMA，pyDatalog，SimpleAI，EasyAi等。还有用于机器学习的Python库：PyBrain，MDP，scikit，PyML。
社会不断进化，面对人工智能的崛起，人工智能是威胁及毁灭人类的第一杀手锏，人类会面临人工智能的挑战;随着人工智能的诞生，就业等各方面压力加大，未来人类就喝西北风，也是一件好事，最起码给人类逐渐减负、消失，不让人类这么受苦，有利就有憋。
python是人工智能吗，要如何去学？
人工智能学习就是以计算机核心课程（数学基础课、学科基础课）为学科主线，以 机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理 为学科特色，以学科交叉为辅助，进行相关理论知识和实践技术能力的全面培养。
人工智能不是要以Python为基础。而是Python是作为当前开发人工智能，尤其是深度学习程序，快速搭建人工智能解决方案原型的首选语言。至于人工智能程序在工业和商业场景中进行实际部署。往往还是要进一步开发C++等执行效率比较高的程序。对于性能要求不是特别高的地方，也可以用C++语言开发常用功能的程序库，而使用Python作为运维脚本，[_a***_]这些C++程序库，然后读取配置文件，执行相应的逻辑。
那人工智能学什么？人工智能需要学习的主要内容包括（引自清华大学计算机系自然语言处理实验室刘知远副教授）：
（1）数学基础课：清华CS和南大AI都需要学习的有 微积分（或数学分析）、代数与几何、离散数学（或数理逻辑、图论等）、概率论。南大AI新增 最优化方法，这在清华CS为研究生课程。
（2）学科基础课：清华CS和南大AI都需要学习的有 程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、数字电路、系统控制。南大AI新增 机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理 作为学科基础课，这在清华CS均为高年级选修课或研究生课程；清华CS需要额外学习 电路原理、信号处理、操作系统、编译原理、形式语言与自动机，这些被南大AI列为专业选修课。
（3）专业选修课：南大AI设立了很多AI相关的专业选修课，如 自动规划、概率图模型、强化学习、神经网络、深度学习等，在清华CS均为人工智能方向研究生课程；而南大AI设立的很多认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程，在清华则分散在各院系开设的课程。
学习人工智能要主动参与科研工作的全过程，树立专业志趣，培养独立学习的能力、自我学习的习惯、提出问题的意识、以及独立解决开放问题的能力。
现在最火的深度学习，属于机器学习，而机器学习又是人工智能的一个分支领域。
就说深度学习吧，深度学习在图像识别、语音识别、翻译等领域，人工智能基本具备人的识别能力甚至超越了人类（当然深度学习在推理和认知等方面仍十分欠缺），基于这些能力应用到了很多场景，如医疗、公共安全等。
深度学习主要模型有的CNN，RNN，Autoencoder，GAN，Reinforcement Learning。学习和应用这些不同的神经网络模型，有TensorFlow 、PyTorch、MXNet等很多开发框架，可以***用C++，Lua语言，Python语言。
而当前全世界人工智能、机器学习的首选语言确实就是Python。python 是一门兼具简单与功能强大的编程语言，它专注于如何解决问题、自由开放的社区环境以及丰富的第三方库，无需浪费时间去造轮子，各种Web框架、爬虫框架、数据分析框架、机器学习框架应有尽有，拿来即用。
到此，以上就是小编对于ai机器学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai机器学习python的3点解答对大家有用。
