首先給出你要的答案，不是必須要用python，但python是主流。

然後再分析為什麼。人工智慧發展到今天，開源生態非常完善，深度學習相關的開源框架非常多，包括caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，deeplearning4j，matconvnet 等。除此之外還有國內各個創業公司和高校近期開源的各種框架層出不窮，例如曠視的MegEngine、清華的jittor、華為的MindSpore等等。

這裡列舉出其中較主流的12種，因為我們考慮的是使用框架來研究AI，所以這裡主要關注介面語言。我們能發現一個現象，這12個框架有9種支援python，5種支援C++，2種支援Matlab。最重要的是，git star排名高的都是支援python的。

最後從實際應用的角度，我作為一名AI演算法的工作者，大部分情況下使用的語言也是python，在涉及工程專案時會使用少量的c++。

綜上所述，python絕對是研究人工智慧的主流選擇，其次是C++，再其次是Matlab。

一個非常好的問題。不是必須，是推薦。Python在AI演算法領域是主流開發語言，尤其是隨著近幾年人工智慧深度學習快速發展，學習使用Python程式設計的程式設計師越來越多。

一，Python語言

Python是一種跨平臺的解釋性指令碼語言，最初用於編寫自動化指令碼，隨著版本迭代和功能擴充套件，越來越多被用於大型的專案開發。

二，開發工具

不僅Python語言好學，而且開發環境容易搭建，Jupyter Notebook和AI互相搭臺，共同助推Python繁榮了起來。

Jupyter Notebook是一個互動式筆記本，便於建立和共享程式文件，支援實時程式碼，數學方程，視覺化和 markdown。

三，安裝Jupyter Notebook

以pip安裝為例：

1）安裝Python，建議Python3

2）安裝Jupyter和Notebook

pip install jupyterlabpip install notebookjupyter notebook

3）啟動成功後，瀏覽器開啟頁面

http://localhost:8888/

對的 學習人工智慧的前提是學會python語言 ，然後學習機器學習就可以做人工智慧 不過後期需要很多知識 ---------河南新華

這是一個非常好的問題，作為一名科技從業者，我來回答一下。

首先，Python是一門全場景程式語言，當前在人工智慧的很多細分方向都有比較廣泛的應用，比如自然語言處理、計算機視覺和機器學習等領域，但是並不意味著人工智慧研發一定離不開Python語言，實際上很多其他程式語言也完全可以替代Python，比如Java、C++、R、Go等。

人工智慧領域之所以使用Python語言比較普遍，有三個比較主要的原因，其一是Python語言有非常豐富的庫支援，能夠讓研發人員把更多的精力放在演算法設計和演算法訓練等方面；其二是Python語言本身是一門全場景程式語言，有非常強的落地應用能力，而且語言生態也比較健全；其三是Python語言簡單易學，很多人工智慧平臺也普遍支援Python語言，這對於普及人工智慧技術也有一定的積極意義。

實際上，當前從事人工智慧領域的很多研發人員往往都有使用多種程式語言的能力，比如大量的人工智慧研發人員都會掌握C、Java等程式語言，之所以大家更願意採用Python語言，還有一個重要的原因，那就是當前很多人工智慧研發都處在實驗階段，此時並不會把效能放在第一位，而更注重演算法的設計和驗證，此時Python的優勢就比較明顯了。

人工智慧領域的研發方向非常多，涉及到的知識體系也比較龐大，Python也並不是適用於所有的場景，實際上在機器人學領域，C語言的應用依然非常多。

其實都是Linux作業系統帶上Python火的，人工智慧基本上都是Linux核心，而Python剛好現在是Linux核心的必要元件

人工智慧主流框架是用python寫的，比如谷歌的tensorfow，不過也有C++寫的cafe，語言只是工具，人工智慧的核心演算法是神經網路，與計算機語言無關！要想學習人工智慧，除了簡單的python ，你最好還要有高等數學微積分基礎。

首先回答人工智慧的語言有很多，Python、Java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo等，以上任何語言都可以做人工只能。現在我說一下為什麼人工智慧要以python為基礎

1.python是什麼？Python 是一種解釋型、面向物件、動態資料型別的高階程式設計語言。有什麼優點，寫起來簡單。

要學習python就必須瞭解效能，低，慢，因為它只是呼叫AI介面，真正的計算全是C/C++寫好的底層，用Python只是寫邏輯。

2.Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。其他語言的ffi許多都只能匯入C的函式入口點，複雜的資料結構大多隻能手工用byte陣列拼起來，如果還需要回調函式輸入那就無計可施了。而CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python物件，還可以允許使用者透過繼承這些自定義物件來引入新特性，甚至可以從C程式碼當中再呼叫Python的函式（當然，也有一定的條件限制）。不過這也是PyPy這樣的JIT直譯器的一個障礙。

3.隨著社會的進步，科技的不斷髮展進步，人工zhidao智慧也逐漸的普及，智慧家居逐漸的在家裡越來越多，小米音響、指紋鎖、智慧電視等等，2020年的春節晚會也採用了很多AI人工智慧進入專。python迅速吸引了很多的關注，並且想從事python開發，但是沒有方向並且沒有好的指引，科悟學院為大家講解了Python最佳學習路線，希望對屬正在學習python的你有所幫助。

人工智慧學習就是以計算機核心課程（數學基礎課、學科基礎課）為學科主線，以 機器學習、知識表示、計算機視覺、自然語言處理 為學科特色，以學科交叉為輔助，進行相關理論知識和實踐技術能力的全面培養。

人工智慧不是要以Python為基礎。而是Python是作為當前開發人工智慧，尤其是深度學習程式，快速搭建人工智慧解決方案原型的首選語言。至於人工智慧程式在工業和商業場景中進行實際部署。往往還是要進一步開發C++等執行效率比較高的程式。對於效能要求不是特別高的地方，也可以用C++語言開發常用功能的程式庫，而使用Python作為運維指令碼，載入這些C++程式庫，然後讀取配置檔案，執行相應的邏輯。

那人工智慧學什麼？人工智慧需要學習的主要內容包括（引自清華大學計算機系自然語言處理實驗室劉知遠副教授）：（1）數學基礎課：清華CS和南大AI都需要學習的有 微積分（或數學分析）、代數與幾何、離散數學（或數理邏輯、圖論等）、機率論。南大AI新增 最最佳化方法，這在清華CS為研究生課程。（2）學科基礎課：清華CS和南大AI都需要學習的有 程式設計基礎、資料結構、人工智慧導論、計算機原理、數位電路、系統控制。南大AI新增 機器學習、知識表示、計算機視覺、自然語言處理 作為學科基礎課，這在清華CS均為高年級選修課或研究生課程；清華CS需要額外學習 電路原理、訊號處理、作業系統、編譯原理、形式語言與自動機，這些被南大AI列為專業選修課。（3）專業選修課：南大AI設立了很多AI相關的專業選修課，如 自動規劃、機率圖模型、強化學習、神經網路、深度學習等，在清華CS均為人工智慧方向研究生課程；而南大AI設立的很多認知科學、神經科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程，在清華則分散在各院系開設的課程。

學習人工智慧要主動參與科研工作的全過程，樹立專業志趣，培養獨立學習的能力、自我學習的習慣、提出問題的意識、以及獨立解決開放問題的能力。

現在最火的深度學習，屬於機器學習，而機器學習又是人工智慧的一個分支領域。

就說深度學習吧，深度學習在影象識別、語音識別、翻譯等領域，人工智慧基本具備人的識別能力甚至超越了人類（當然深度學習在推理和認知等方面仍十分欠缺），基於這些能力應用到了很多場景，如醫療、公共安全等。

深度學習主要模型有的CNN，RNN，Autoencoder，GAN，Reinforcement Learning。學習和應用這些不同的神經網路模型，有TensorFlow 、PyTorch、MXNet等很多開發框架，可以採用C++，Lua語言，Python語言。

而當前全世界人工智慧、機器學習的首選語言確實就是Python。python 是一門兼具簡單與功能強大的程式語言，它專注於如何解決問題、自由開放的社群環境以及豐富的第三方庫，無需浪費時間去造輪子，各種Web框架、爬蟲框架、資料分析框架、機器學習框架應有盡有，拿來即用。

人工智慧是以數學模型為基礎。

之所以大量的使用Python，是因為Python有好用的科學計算庫和框架。

其他語言要實現的話，相對較麻煩。但是目前有些語言正在努力的追趕和超越Python。

熟練掌握了任何一門語言，再學別的語言是非常容易的。

百戰程式設計師IT問題專業解答

首先給出你要的答案，不是必須要用python，但python是主流。

然後再分析為什麼。人工智慧發展到今天，開源生態非常完善，深度學習相關的開源框架非常多，包括caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，deeplearning4j，matconvnet 等。除此之外還有國內各個創業公司和高校近期開源的各種框架層出不窮，例如曠視的MegEngine、清華的jittor、華為的MindSpore等等。

這裡列舉出其中較主流的12種，因為我們考慮的是使用框架來研究AI，所以這裡主要關注介面語言。我們能發現一個現象，這12個框架有9種支援python，5種支援C++，2種支援Matlab。最重要的是，git star排名高的都是支援python的。

最後從實際應用的角度，我作為一名AI演算法的工作者，大部分情況下使用的語言也是python，在涉及工程專案時會使用少量的c++。

綜上所述，python絕對是研究人工智慧的主流選擇