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鄭州Python培訓(xùn)人工智慧開(kāi)發(fā)語言等你來(lái)

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　　 如今開(kāi)設(shè)python培訓(xùn)課程有很多，有的側重線(xiàn )上，有的側重線(xiàn )下，不管選擇哪種學(xué)習(xí)辦法，培訓(xùn)課程的整體質(zhì)量很關(guān)鍵。那麼哪一種編

　　  
        如今開(kāi)設(shè)python培訓(xùn)課程有很多，有的側重線(xiàn )上，有的側重線(xiàn )下，不管選擇哪種學(xué)習(xí)辦法，培訓(xùn)課程的整體質(zhì)量很關(guān)鍵。那麼哪一種程式語言適合人工智慧？下面就由鄭州Python培訓(xùn)為大家講解。
　　其實(shí)你所熟練掌握的每一種程式語言都可以是人工智慧的開(kāi)發(fā)語言。
　　人工智慧程序可以使用幾乎所有的程式語言實(shí)現(xiàn)，最常見(jiàn)的有：Lisp,Prolog,C/C++，近來(lái)又有Java，最近還有Python.
　　LISP
　　像LISP這樣的高級(jí)語言在人工智慧中備受青睞，因為在各高校多年的研究後選擇了快速原型而捨棄了快速執(zhí)行。垃圾收集，動(dòng)態(tài)類(lèi)型，數(shù)據(jù)函數(shù)，統(tǒng)一的語法，交互式環(huán)境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智慧編程。
　　PROLOG
　　這種語言有著LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)有效結(jié)合，這對(duì)AI是非常有用的。它的優(yōu)勢(shì)是解決“基於邏輯的問(wèn)題”。Prolog提供了針對(duì)於邏輯相關(guān)問(wèn)題的解決方案，或者說(shuō)它的解決方案有著簡(jiǎn)潔的邏輯特徵。它的主要缺點(diǎn)（恕我直言）是學(xué)起來(lái)很難。
　　C/C++
　　就像獵豹一樣，C/C++主要用於對(duì)執(zhí)行速度要求很高的時(shí)候。它主要用於簡(jiǎn)單程序，統(tǒng)計(jì)人工智慧，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)常見(jiàn)的例子。Backpropagation 只用了幾頁(yè)的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程式設(shè)計(jì)師只能提升一點(diǎn)點(diǎn)速度也是好的。
　　JAVA
　　新來(lái)者，Java使用了LISP中的幾個(gè)理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用於任何程序，它還有一套內(nèi)置類(lèi)型。Java沒有LISP和Prolog高級(jí)，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。
　　PYTHON
　　Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對(duì)Lips和Python的比較，這兩(liǎng)種語言彼此非常相似，僅有一些細(xì)小的差別。還有JPthon，提供了訪(fǎng)問(wèn)Java圖像用戶(hù)界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智慧書(shū)籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫(kù)。因此，它非常適合作為人工智慧語言的。
　　在人工智慧上使用Python比其他程式語言的好處
　　1.優(yōu)質(zhì)的文檔
　　2.平臺(tái)無(wú)關(guān)，可以在現(xiàn)在每一個(gè)*nix版本上使用
　　3.和其他面向對(duì)象程式語言比學(xué)習(xí)更加簡(jiǎn)單快速
　　Python有許多圖像加強(qiáng)庫(kù)像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以於數(shù)值和科學(xué)應(yīng)用。
　　Python的設(shè)計(jì)非常好，快速，堅(jiān)固，可移植，可擴展。很明顯這些對(duì)於人工智慧應(yīng)用來(lái)說(shuō)都是非常重要的因素。
　　對(duì)於科學(xué)用途的廣(guǎng)泛編程任務(wù)都很有用，無(wú)論從小的shell腳本還是整個(gè)網(wǎng)站應(yīng)用。
　　最後，它是開(kāi)源的。可以得到相同的社區(qū)支持。
　　AI的Python庫(kù)
　　總體的AI庫(kù)
　　AIMA：Python實(shí)現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智慧：一種現(xiàn)代的方法”的算法
　　pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎
　　SimpleAI：Python實(shí)現(xiàn)在“人工智慧：一種現(xiàn)代的方法”這本書(shū)中描述過(guò)的人工智慧的算法。它專(zhuān)注於提供一個(gè)易於使用，有良好文檔和測(cè)試的庫(kù)。
　　EasyAI：一個(gè)雙人AI遊戲的python引擎（負(fù)極大值，置換(huàn)表、遊戲解決）
　　機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
　　PyBrain 一個(gè)靈活，簡(jiǎn)單而有效的針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它也提供了多種預定義好的環(huán)境來(lái)測(cè)試和比較你的算法。
　　PyML 一個(gè)用Python寫(xiě)的雙邊框架，重點(diǎn)研究SVM和其他內(nèi)核方法。它支持Linux和Mac OS X。
　　scikit-learn旨在提供簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機(jī)器學(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的一個(gè)多功能工具。它是python的一個(gè)模塊，集成了經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，這些算法是和python科學(xué)包（numpy,scipy.matplotlib）緊密聯(lián)繫在一起的。
　　MDP-Toolkit這是一個(gè)Python數(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更複雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu )。新算法的實(shí)現(xiàn)是簡(jiǎn)單和直觀(guān)的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的，包括信號(hào)處理方法（主成分分析、獨(dú)立成分分析、慢特徵分析），流型學(xué)習(xí)方法（局部線(xiàn )性嵌入），集中分類(lèi)，概率方法（因子分析，RBM),數(shù)據(jù)預處理方法等等。
　　自然語言和文本處理庫(kù)
　　NLTK 開(kāi)源的Python模塊，語言學(xué)數(shù)據(jù)和文檔，用來(lái)研究和開(kāi)發(fā)自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
　　案例
　　做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，一個(gè)使用人工智慧和物聯(lián)網(wǎng)做員工行為分析的軟體。該軟體通過(guò)員工情緒和行為的分心提供了一個(gè)有用的反饋給員工，從而提高了管理和工作習(xí)慣。
　　使用Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，opencv和haarcascading概念來(lái)培訓(xùn)。建立了樣品POC來(lái)檢測(cè)通過(guò)安置在不同地點(diǎn)的無(wú)線(xiàn )攝像頭傳遞迴來(lái)基礎(chǔ)情感像幸福，生氣，悲傷，厭惡，懷疑，蔑視，譏諷和驚喜。收集到的數(shù)據(jù)會(huì)集中到雲資料庫(kù)中，甚至整個(gè)辦公室都可以通過(guò)在Android設(shè)備或桌面點(diǎn)擊一個(gè)按鈕來(lái)取回。
　　開(kāi)發(fā)者在深入分析臉部情感上複雜點(diǎn)和挖掘更多的細(xì)節(jié)中取得進(jìn)步。在深入學(xué)習(xí)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，可以幫助分析員工個(gè)人績(jī)效和適當(dāng)的員工/團(tuán)隊(duì)反饋。
　　總的來(lái)說(shuō)，python因為提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智慧方面扮演了一個(gè)重要的角色：Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了這一領(lǐng)域中大多的需求。D3.js JS中數(shù)據(jù)驅動(dòng)文檔時(shí)可視化最強(qiáng)大和易於使用的工具之一。處理框架，它的快速原型製造使得它成為一門(mén)不可忽視的重要語言。AI需要大量的研究，因此沒有必要要求一個(gè)500KB的Java樣板代碼去測(cè)試新的假說(shuō)。python中幾乎每一個(gè)想法都可以迅速通過(guò)20-30行代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)（JS和LISP也是一樣）。因此，它對(duì)於人工智慧是一門(mén)非常有用的語言。