我們經常聽到”Python“與”人工智慧“這兩個詞，也很容易混淆的兩個詞，那麼Python和人工智慧到底有什麼關係呢？今天就為大家解答一下。

1、關於Python

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

谷歌的TensorFlow大部分程式碼都是Python，其他語言一般只有幾千行。

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。

Python有非常多優秀的深度學習庫可用，現在大部分深度學習框架都支援Python，不用Python用什麼？

2、關於人工智慧

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”

簡單來說，人工智慧是一種未來性的技術。

人工智慧的應用

從我們日常用的智慧音箱，到百度、谷歌等獨角獸公司研發的無人駕駛汽車，再到波士頓動力最新的智慧機器人，都是人工智慧技術的現實應用。

有人預測，在未來十年，人工智慧將主導我們的生活。

至2027年：

•自動駕駛已相當成熟，大街上超過30%的汽車是無人駕駛的，很多私家車主在上班期間就把車開啟自動架駛模式，讓它自己接單掙外快

•各行業大量使用機器人替代人工，底層的司機、保安、快遞、清潔工、超市服務員、護士、製造工人等技術含量較低的工程受到極大衝擊。

3、Python和人工智慧的關係

其實，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。

當談到AI時，Python是一種現代化的選擇。為什麼呢？除了一般的原因，Python使原型設計變得更加快捷，同時具有更加穩定的架構。舉個例子，比如Scikit-learn(一個機器學習庫)。在Python中除錯是一個很快的過程。它還提供了對其他語言的應用程式設計介面(API)。Python的大量的庫很有幫助，但是你必須精通Python，才能很好地利用它。

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，相信未來的10年，Python會越來越火。

Python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.....

Python就是因為人工智慧而一下子爆紅起來的，下面我來說說它們有什麼關係，供大家參考參考:

1.人工智慧的概念(人工智慧是一個虛名詞，是一個統稱，它並不是一門特指的專業知識)

2.人工智慧的領域有(大資料，雲端儲存雲計算，機器視覺，機器學習，深度學習，機器人，智慧推薦，美圖相機，聊天機器人，資料探勘等等，其實還有很多，以上都是人工智慧的一個個子集來的)

3.(Python與人工智慧的關係)

(1)Python利用爬蟲和機器學習可以搭建智慧搜尋引擎，智慧引擎是屬於人工智慧的一個分支。

(2)Python利用“爬蟲” + “Python資料分析” + “Python機器學習” 可以搭建成“資料探勘”，而資料探勘資料大資料領域，也是人工智慧的一個分支。

(3)Python程式編寫的人臉識別屬於“機器視覺”，也是人工智慧的一個分支。

Python還有很多關於人工智慧方面的，不一一介紹了。

前排很多回答都是有道理的，但說的還不夠具體。這裡就具體描述一下Python和人工智慧有哪些關係。

NumPy，Python的科學計算庫，免費開源，支援大量維度的陣列和矩陣執行。

Scipy，高階科學計算庫，一般用來操控Numpy陣列進行科學計算。

TensorFlow，當前最流行的基於神經網路的機器學習系統，最先支援的語言是C和Python。

Keras，深度學習庫，最傑出方便的Python庫之一，可在在TensorFlow和Theano之上執行，在高階介面上建立神經網路。

Theano，類似Numpy，一款定義多維矩陣並含有數學運算子和表示式的Python包。

Pylearn2，建立在Theano上，部分依賴scikit-learn，可以處理向量、影象、影片等資料，提供MLP、RBM、SDA等深度學習模型。

Pandas，Numpy的一種工具，Python的一個數據分析包，強大高效的資料分析工具之一。

SciKit-Learn，機器學習庫，建立在Scipy之上。

PyTorch，一種基於Python介面的深度學習框架，用Python實現Torch機器學習框架。

AIMA，Python實現了從Russell到Norvigs的人工智慧。

pyDatalog，Python中的邏輯程式設計引擎

SimpleAI，一個易於使用的AI庫

EasyAi，一個雙人AI遊戲的Python引擎

PyBrain，Python的一個機器學習模組，它的目標是為機器學習任務提供靈活、易用、強大的機器學習演算法，包括神經網路、強化學習、無監督學習、進化演算法等。

BigML，使用容易理解的互動式操作建立優雅的預測模型。

MDP，用於資料處理的模組化工具包，一個Python資料處理框架。

Mlpy，基於Numpy/Scipy的Python學習模組，是Cython的擴充套件應用，包含很多機器學習演算法。

PyML，Python機器學習庫，重點提供監督分類法與與幾種有效的分類分析。

PyMVPA，是為大資料集提供統計學習分析的Python工具包。

Pattern，Python的挖掘模組，提供爬蟲、HTML解析等功能。

Monte，一個Python機器學習庫，可以迅速構建神經網路、條件隨機場、邏輯迴歸等模型。

Orange，一個基於元件的資料探勘和機器學習軟體套裝。

Python NLTK，自然語言處理庫

spaCy：使用Python的Cython進行高階自然語言處理（NLP）的開源庫。

Luminoth，一個用TensorFlow和Sonnet構建的開源的計算機視覺Python工具包，可直接支援物體檢測，背後支援的模型是Faster R-CNN。

OpenCV，非Python庫，一種強大的影象處理系統，支援多種語言，Python可以方便地進行呼叫。

所以，Python與人工智慧有很大的關係——現在人工智慧最流行的程式語言就是Python。

作為BAT的Java開發工程師來回答這個問題。

它是一門科學，是近些年發展起來的，透過整合了計算機知識，心理學，數學，哲學等多個學科後，研究用於模擬延伸和擴充套件人類智慧和行為的科學。

我們平時說的無人駕駛，人臉識別，文字識別，自然語言處理等場景的，都屬於人工智慧的落地專案，目前人工智慧發展的最好的兩個國家就是中國和米國。這些人工智慧專案下層都是要很多演算法支撐的，目前常見的分為四類，監督學習演算法，無監督學習演算法，增強學習演算法和深度學習演算法。我們其實聽到的比較多的是深度學習演算法，比如百度開放的paddlepaddle平臺，神經網路等演算法。

而上面也提到了，演算法的目標是模擬和擴充套件人類行為與智慧，這就意味著一個成功的人工智慧專案需要大量的資料來作為輸入，讓演算法透過學習，不斷改進。

因此，一個人工智慧專案有兩個重要的方面，分別是演算法與輸入資料。接下來我們來說Python和它們的關係。

Python是一門指令碼語言，在人工智慧上使用Python比其他程式語言有更大的優勢。事實上，目前市面上大部分的人工智慧的程式碼都是使用Python來編寫。因此，可以說Python在程式碼編寫，演算法實現方面，能夠更好的支援人工智慧。

接下來是我們提到的資料。眾所周知，Python很擅長用來爬資料，你要做資料分析、資料建模，起碼你要有資料，這些資料來源有多種方法，但是很多都來自網路，這就是爬蟲。Python有很多庫用來做爬蟲，比如requests、scrapy、selenium、beautifulSoup等等，掌握這些庫的使用方式，就能很容易的爬回來資料了。

有了Python爬的資料還有Python實現的演算法程式碼，人工智慧領域就這樣和Python產生了深度合作的關係。可以說，Python是人工智慧從業者使用的高效率工具，但是它並不侷限於人工智慧領域。因為除了人工智慧，Python還能在資料分析視覺化，web開發，遊戲開發，天文學甚至化工學等領域有發展。

python對比其他語言適合人工智慧的程式設計。

其他人都沒說到點子上，其實是因為python比較其他語言處理向量矩陣資料型別更容易些，比如矩陣運算等，可以簡單透過numpy的包就完成，而java，c這類語言很難進行這樣的運算。而在人工智慧運輸中包含了大量的張量（tensor），向量的運算，這樣恰恰滿足了他們的需求。

此外大量的相關的機器學習庫大部分都在python提供，包括sklearn，pytorch，tensorflow等。隨著社群的擴大，python和人工智慧聯絡也更緊密。