為什麼說學人工智慧一定要學Python?很多人都不知道Python的強大

有很多人在問小編，為什麼人工智慧學習要用Python？運行速度慢不好之類的，今天就讓小編談談自己的感受

先來說說前景

隨著「大數據」「雲計算」「人工智慧」等等科技的興起，IT行業在今後三到五年將會迎來一個高速發展期。這也就意味著會出現大量的人才缺口，尤其是具有綜合能力的高端IT人才將會成為各大企業爭搶的重點對象。而人工智慧可謂是個從業時間越長就越掙錢的領域。程式設計師在30歲以後往往都會遇到開發瓶頸期，人工智慧是個不錯的調整方向。

小編認為未來將只有兩種公司，一種是有人工智慧的公司，一種是不賺錢的公司，何去何從，應早有打算。

如今程式設計師轉人工智慧的優勢就在於具備行業基礎，既然不敢直接了當轉去別的行業，為何不奮勇向前，繼續IT之路?對於還沒有畢業或者剛剛畢業的大學生，恰好也是在最好的時機，新青年可以很快接受、理解新事物，學習能力也更強，既年輕又有興趣那是最好不過了。中國人工智慧行業正處於一個創新發展時期，對人才的需求也在同步急劇增長。

當你確定好轉人工智慧時，問題就來了，你不知道該如何入手，你去網站收集各大網站的免費教學視頻，書籍推薦買了許多本，真正看完的三分之一不到，既學不會又浪費時間，想自學的人比比皆是，但是真正靠自學成AI高技術人才的寥寥無幾。

怎麼學習學習高等數學基礎知識

首先，你是零基礎的話，就先將高等數學基礎知識學透，從基礎的數據分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。具體學習內容請看圖。

學習Python

Python具有豐富和強大的庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕鬆地聯結在一起。比如3D遊戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。這也是人工智慧必備知識。

機器學習屬於人工智慧的一個分支，它是讓機器能具備擺脫對人工指令的依賴，能按照一定的算法開展自主學習的能力，它的出現才真正讓「人工智慧」不枉智能二字。

所以，未來5到10年，整個人類社會都會迅速朝這個方向演進。

如果我們個人想順應這個潮流，我建議應該快速切入python的學習。

為什麼說要學習Python

因為無論是大數據分析，還是機器學習，python都有很強大的支持能力。

從中可以看出，python代表了適應未來的一種趨勢。

python作為腳本語言，它本身具備了一般腳本語言的諸多優點，如：易上手，即寫即能運行，易讀，易維護等，同時它經過十多年的發展，目前能支持的領域非常廣大，按照《python學習手冊》作者的說法，python可以從支持航空太空飛行器系統的開發到小遊戲開發的幾乎所有的領域。

這最根本還是來源於它一開始的開源策略！

學習Python的幾個理由

當很多人第一次開始編寫Web應用程式時，並沒有使用Python - 而是使用了PHP。事實上，那時我也對PHP 情有獨鍾，我甚至不會考慮應用另一種程式語言可能對Web開發更好的可能性。

但是我錯了！

直到我的朋友告訴我Python網絡框架Django，我的心才變好了。在PHP中花費了 數個小時的時間的任務可以使用Python 分分鐘搞定。更不用說，事實上，我的代碼是更快、更穩定了。Django 之後，我轉向學習Flask，另一個Web 框架，雖然微小，但具有很強的構建可定製性。一旦我開始使用Django和Flask，我從來沒有回頭再使用PHP。雖然大多數網站仍然運行在PHP之上，但許多 新的Web應用程式正在使用Python來構建。如果你打算做任何Web應用程式開發，嘗試Python和Django / Flask 吧。 我想你會印象深刻，感覺良好。

在由Indeed.com創建並由codementor.io發布的2016年開發人員薪水研究中，發現Python開發人員的平均工資是107,000美元：基於這項研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java將讓你賺更多的錢（PHP墊底）。考慮到行動應用程式的貨幣化，也許Swift高居榜首並不奇怪，因為它通常用於開發iOS和macOS應用程式。但Swift下面緊隨其後就是Python和Ruby：前五個中只有兩種腳本語言。雖然Ruby是一種通用程式語言，適用於許多應用程式，但是當輪詢一組Ruby開發人員時，會發現他們正在使用Ruby進行Web開發。

Python在另一方面是不同的： 它更多樣化。

不要誤會我，你會毫無疑問地看到許多程式設計師使用Python進行Web開發，但 你也會看到Python為科學應用程式提供動力。我的感覺是，鑑於Python不僅是一種通用的程式語言，而且也是一門 科學的程式語言，我們很快就會看到Python在更高的薪水方面接管了Ruby ，掙得更多。

網絡安全是一個超棒的領域，多金，可以掙得盆滿缽滿。想想看 - 網絡安全的運營與一個圍繞停屍房和殯儀館設計的業務有許多相似之處。這可能是可怕的，但人們會繼續死亡；除非我們神奇地找到生命的靈丹妙藥，否則殯儀館商業機不會停滯。同樣，從來不缺少網絡攻擊。甚至有人猜測，下一次世界大戰將在網絡空間中打得你死我活，而不是通過部隊在真實世界裡真槍實彈的開戰。當別人使用Java編寫滲透測試程序，花了幾個小時寫的程序，而你卻分分鐘搞定。這會讓你認識到腳本語言的強大。雖然你可能犧牲一些執行速度，但你獲得了更多的靈活性，編寫代碼的設施，最重要的是， 具有快速實驗的能力。

Python程式語言目前正在推動科學編程普及，但原來的情況並非總是如此。多年來 ，學者和私人研究人員一直使用MATLAB語言進行科學研究。這一切都開始隨著Python數值計算引擎（如NumPy和SciPy）的發布而改變，允許通過單個「import」語句後跟一個函數調用來完成複雜的計算。雖慢但確實，Python開始接管作為計算機科學研究的首選語言。

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