如今開設python培訓課程有很多，有的側重線上，有的側重線下，不管選擇哪種學習辦法，培訓課程的整體質量很關鍵。那么哪一種編程語言適合人工智能？下面就由鄭州Python培訓為大家講解。

　　其實你所熟練掌握的每一種編程語言都可以是人工智能的開發語言。

　　人工智能程序可以使用幾乎所有的編程語言實現，最常見的有：Lisp,Prolog,C/C++，近來又有Java，最近還有Python.

　　像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞，因為在各高校多年的研究后選擇了快速原型而舍棄了快速執行。垃圾收集，動態類型，數據函數，統一的語法，交互式環境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。

　　這種語言有著LISP高層和傳統優勢有效結合，這對AI是非常有用的。它的優勢是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對于邏輯相關問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點（恕我直言）是學起來很難。

　　就像獵豹一樣，C/C++主要用于對執行速度要求很高的時候。它主要用于簡單程序，統計人工智能，如神經網絡就是一個常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升一點點速度也是好的。

　　新來者，Java使用了LISP中的幾個理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序，它還有一套內置類型。Java沒有LISP和Prolog高級，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。

　　Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較，這兩種語言彼此非常相似，僅有一些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智能語言的。

　　在人工智能上使用Python比其他編程語言的好處

　　1.優質的文檔

　　2.平臺無關，可以在現在每一個*nix版本上使用

　　3.和其他面向對象編程語言比學習更加簡單快速

　　Python有許多圖像加強庫像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于數值和科學應用。

　　Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對于人工智能應用來說都是非常重要的因素。

　　對于科學用途的廣泛編程任務都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網站應用。

　　最后，它是開源的。可以得到相同的社區支持。

　　總體的AI庫

　　AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現代的方法”的算法

　　pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎

　　SimpleAI：Python實現在“人工智能：一種現代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法。它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫。

　　EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎（負極大值，置換表、游戲解決）

　　機器學習庫

　　PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的算法，它是模塊化的Python機器學習庫。它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的算法。

　　PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和Mac OS X。

　　scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包（numpy,scipy.matplotlib）緊密聯系在一起的。

　　MDP-Toolkit這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網絡結構。新算法的實現是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法（主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析），流型學習方法（局部線性嵌入），集中分類，概率方法（因子分析，RBM),數據預處理方法等等。

　　自然語言和文本處理庫

　　NLTK 開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

　　案例

　　做了一個實驗，一個使用人工智能和物聯網做員工行為分析的軟件。該軟件通過員工情緒和行為的分心提供了一個有用的反饋給員工，從而提高了管理和工作習慣。

　　使用Python機器學習庫，opencv和haarcascading概念來培訓。建立了樣品POC來檢測通過安置在不同地點的無線攝像頭傳遞回來基礎情感像幸福，生氣，悲傷，厭惡，懷疑，蔑視，譏諷和驚喜。收集到的數據會集中到云數據庫中，甚至整個辦公室都可以通過在Android設備或桌面點擊一個按鈕來取回。

　　開發者在深入分析臉部情感上復雜點和挖掘更多的細節中取得進步。在深入學習算法和機器學習的幫助下，可以幫助分析員工個人績效和適當的員工/團隊反饋。

　　總的來說，python因為提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一個重要的角色：Python中的機器學習，實現了這一領域中大多的需求。D3.js JS中數據驅動文檔時可視化最強大和易于使用的工具之一。處理框架，它的快速原型制造使得它成為一門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500KB的Java樣板代碼去測試新的假說。python中幾乎每一個想法都可以迅速通過20-30行代碼來實現（JS和LISP也是一樣）。因此，它對于人工智能是一門非常有用的語言。