那是當然，簡單來說，Python是最適合人工智慧開發的程式語言。Python由於簡單易用，是人工智慧領域中使用最廣泛的程式語言之一，它可以無縫地與資料結構和其他常用的AI演算法一起使用。

Python之所以適合AI專案，其實也是基於Python的很多有用的庫都可以在AI中使用，如Numpy提供科學的計算能力，Scypy的高階計算和Pybrain的機器學習。

未來10年將是大資料，人工智慧爆發的時代，到時將會有大量的資料需要處理,而python最大的優勢，就是對資料的處理，有著得天獨厚的優勢，我相信未來的10年，Python會越來越火。

Python是一門計算機程式語言，目前人工智慧科學領域應用廣泛，應用廣泛就表明各種庫，各種相關聯的框架都是以Python作為主要語言開發出來的。

Python雖然是指令碼語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具，從而積累了大量的工具庫、架構，人工智慧涉及大量的資料計算，用Python是很自然的，簡單高效。

語言簡單易學，支援庫豐富強大，這兩大支柱從早期就奠定了Python的江湖地位。

大資料與人工智慧時代，掌握Python基礎後，我們可以選擇資料分析方向、人工智慧方向、全棧開發方向…

不一定，你可以去學Java、c等，但現時國內的做人工智慧的公司大多數繞不開Linux核心，畢竟是開源的，而Python語言是Linux核心的重要元件，也是開源的，就是不用交錢可以使用造成國內現在絕大多數搞人工智慧的公司都使用Python

這個真不是必須的，其實當你真的開始了學習了，就會發覺。學習人工智慧，語言真不是最重要的，數學和演算法才是重點

社會在進步，科技在發展，對老一輩的工程師的經驗是：老的技術不要丟，新的技術要學習！對於新人老工程師給個忠告是：新的技術學得快，老的技術不輕言！

當然使用Java/C++等程式語言開發AI應用都是可以的，尤其是AI演算法模型一般都是嵌入到Web應用或移動App中開發，Python爬取資料、預處理資料、設計網路模型、進行訓練相對來說簡單快捷，做AI應用原型很好，如果需要高效能的話用C++或Java改寫核心模組是常用的工程選擇。絕大部分人一般從Python開始，不過對數學與統計學有要求，尤其是機率統計。數學、統計、計算機相關、金融數學等理工科專業適應性比較好。

1.Python僅僅是程式語言，你還要選擇一個發展方向

學習特定方向的Python模組，比如資料分析與挖掘、爬蟲工程師、Web開發、自動化運維、自動化測試，甚至人工智慧。Web開發小型是PHP居多，中大型Web應用Java獨霸天下Python很難抗衡。自動化測試與運維已經脫離了軟體開發主方向，工資與發展的話相比來說沒有開發與資料分析好。總體來講用Python做資料分析甚至人工智慧是最好得方向，不過人工智慧難度要高，對學歷與學校也有要求，建議從資料分析入行，未來向大資料甚至人工智慧方向發展是不錯的選擇，這也是Python語言最有優勢的領域。人工智慧學習總體路線圖：資料科學中統計學基礎-->Python核心程式設計-->Python資料科學/資料分析-->機器學習-->深度學習-->選擇資料探勘/計算機視覺/自然語言處理/語音技術中的一個方向.

2.數學與統計要學好，理工科專業的學生學習有優勢！

3.下面是我總結的IT技術發展軌跡：

針對深度學習也需要選擇一個方向，計算機視覺？語音識別？自然語言處理？

相信大家一定多少知曉人工智慧的概念。這幾年，人工智慧這個詞可以說是經常被提到。對比大資料和雲計算，人工智慧的優勢在於從業時間越長越賺錢，並且不會因為年齡的增長導致開發遇到瓶頸而艱難轉行，甚至現在很多的程式設計師都將人工智慧作為自己轉行的目標。中國的人工智慧行業正處於一個創新發展時期，很多的年輕大學生都將人工智慧行業作為自己畢業後工作的首選行業，因為這個行業未來的發展前景會很好。

不過當我們決定要踏足這個行業的時候，問題就會出現，我們應該如何入手呢？相信大家都知道，想要進入人工智慧行業，程式語言的學習是必不可少的，而Python更是想要踏足人工智慧行業的必備知識，那麼為什麼人工智慧一定要學習Python呢？

在這之前，我們首先要了解Python。Python自上世紀90年代誕生，最初只是設計用來編寫自動化指令碼的語言，發展到今天，Python已經成為廣泛的應用於系統管理任務和web程式設計的一種動態的、面向物件的指令碼語言。它具有豐富和強大的庫，被人親切的稱為膠水語言，因為它能夠將其它語言製作的各種模組連線在一起。

那麼為什麼我們學習人工智慧就一定要學習Python呢？

首先一點，Python代表了適應未來的一種趨勢。我們都知道，計算機語言是經過長時間的發展才形成現今這種多種語言並存的百花齊放的局面，而Python作為一種指令碼語言，具有易學、易維護等優點，同時，經過了十幾二十年的發展，Python現在支援的領域非常的廣，大到航空航天系統，小到小遊戲的開發，我們都可以看到Python的身影，可以說，Python就是未來適應於各行各業的計算機語言。

其次一點，Python同樣可以作為web開發。相信很多人都知道，現在用來做web開發的語言有很多，比如Java和PHP，和Java相比，PHP更簡單，因此很多人都喜歡使用PHP，但同Python一比較，PHP似乎絲毫沒有優勢可言。使用Python，我們的程式碼更快更穩定，因為它獨特的Django框架，能夠大幅度提升我們的程式碼編寫速度以及穩定性。

最後，和其它語言相比，Python從業人員的平均薪水是最高的，有資料表明，2016年美國的開發人員的薪水，Python類以107000美元位居第二位，可以說薪水待遇非常的好，所以，學習Python絕對不會錯。

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，當前人工智慧確實是一個行業熱點領域，不僅大型科技公司紛紛佈局人工智慧領域，傳統行業領域對於人工智慧技術的呼聲也比較高，相信在產業網際網路和5G通訊的推動下，未來人工智慧會廣泛落地到產業領域。從這個角度來看，當前不論是大學生還是職場人，掌握一定的人工智慧技術都是有必要的。

學習人工智慧要根據初學者的學習訴求和自身的知識結構來制定學習計劃，對於普通職場人來說，如果想透過學習人工智慧技術來促進自身的崗位升級，或者是擴充套件自身的發展渠道，那麼從Python開始學起是不錯的選擇。

學習完Python語言之後，可以基於人工智慧平臺來完成各種行業智慧化創新，隨著大型科技公司紛紛開放自身的人工智慧平臺，未來人工智慧平臺會全面促進傳統行業的智慧化升級，基於人工智慧平臺的開發人員也會比較多。在產業網際網路時代，以人工智慧平臺來進行行業應用創新是一個大的發展方向，這會在很大程度上降低企業進行智慧化升級的門檻，同時在人工智慧平臺的支撐下，智慧化應用也會得到持續的升級。

當然，人工智慧技術體系本身是非常龐大的，Python僅僅是一門程式語言，在人工智慧領域也有很多其他程式語言可以替代Python，所以學習人工智慧技術並不是一定要學習Python，只是學習Python會更方便一些，而且Python語言本身也比較簡單易用。

人工智慧本身是一個非常典型的交叉學科，涉及到的知識量也非常大，所以學習人工智慧技術需要一個系統的過程，而且人工智慧技術的很多實驗對於場景的要求也比較高，需要有資料和算力的支撐，所以學習人工智慧技術最好要結合當前的崗位任務，脫離崗位任務來學習人工智慧技術往往是比較困難的。

相比其他程式語言來說，Python比較適合人工智慧開發，學習人工智慧，最重要的還是數學基礎，因為人工智慧主要是各種複雜的模型和演算法。

學習Python可以從事Web開發、大資料開發、資料分析、人工智慧等方向，未來發展的空間也較大。所以學習Python也是不錯的選擇。