¿Cuál es la relación entre Python y la inteligencia artificial? ¿Hay alguna formación especial?
A menudo escuchamos las palabras "Python" e "inteligencia artificial", y es fácil confundir estas dos palabras. Entonces, ¿cuál es la relación entre Python y la inteligencia artificial?
Cuando se trata de inteligencia artificial, definitivamente se mencionará a Python. Algunos principiantes incluso piensan que la inteligencia artificial y Python son equiparables. De hecho, Python es un lenguaje de programación de computadoras. Es un lenguaje de secuencias de comandos dinámico y orientado a objetos. Inicialmente se utilizó para escribir secuencias de comandos automatizadas (shells). Con las continuas actualizaciones de la versión y la adición de nuevas funciones del lenguaje, se utiliza cada vez más para proyectos independientes y de gran escala. desarrollo. En términos sencillos, la inteligencia artificial consiste en escribir programas artificialmente en máquinas mediante tecnología integrada para hacerlas inteligentes. Obviamente la inteligencia artificial y Python son dos conceptos diferentes.
El origen de la inteligencia artificial y Python es que cuando recopilamos estadísticas o elegimos usar excel para crear tablas, porque cuando necesitamos usar suma, resta, multiplicación, división o funciones, etc., solo Necesidad de aplicar la empresa. Porque detrás del funcionamiento de funciones como SUMA y PROMEDIO, el código ha sido escrito en C++/C# y otros lenguajes, por lo que Excel es solo una herramienta y forma de presentación y no realiza cálculos. De manera similar, cuando se aprende inteligencia artificial, Python es solo una herramienta utilizada para operar el marco de aprendizaje profundo. El módulo principal responsable de los cálculos reales no depende de Python. Lo que realmente funciona son muchos programas complejos de C++/CUDA.
Cuando se aprende inteligencia artificial en profundidad, los cálculos son demasiado complicados y tienen que escribir código C ++ para operar. En este momento, los programadores quieren construir directamente la red neuronal y completar los parámetros sin crear un Excel complicado. tabla de configuración., importe datos, comience a entrenar el modelo y obtenga resultados directamente con solo hacer clic en un botón. Este método es simple y práctico, pero la red neuronal es demasiado compleja de construir, hay demasiados parámetros que deben completarse y las diversas opciones dificultan la creación de una herramienta gráfica intuitiva. Solo puede usar un lenguaje relativamente fácil de usar como Python para construir una red neuronal, completar parámetros, importar datos y llamar a funciones de ejecución para entrenar a través de un código de programa simplificado. Utilice este lenguaje para describir el modelo, transferir parámetros, convertir los datos de entrada y luego incluirlos en un marco complejo de aprendizaje profundo para su cálculo. Entonces, ¿por qué elegir Python?
A los científicos les ha gustado durante mucho tiempo usar Python para experimentar con algoritmos, y también son buenos usando numpy para cálculos científicos y pyplot para dibujar gráficos de datos. Sucede que Python se usa mucho internamente en Google, por lo que es inevitable usar Python. Además de Python, el marco TensorFlow también admite JavaScript, C++, Java, GO y otros lenguajes. Normalmente, los algoritmos de inteligencia artificial también pueden utilizarlos. Pero el funcionario dijo que otros lenguajes además de Python no necesariamente prometen estabilidad de API. Entonces la inteligencia artificial y Python son inseparables.
El algoritmo central de la inteligencia artificial depende completamente de C/C++. Debido a que es computacionalmente intensivo, requiere una optimización muy fina e interfaces como GPU y hardware dedicado. Entonces, en cierto sentido, C/C++ es en realidad el lenguaje más importante en el campo de la inteligencia artificial. Python es el enlace API de estas bibliotecas. Para desarrollar una interfaz entre idiomas desde otros lenguajes a C/C++, Python es el más sencillo. Es mucho más bajo que el umbral ffi de otros lenguajes. La API C de CPython está integrada bidireccionalmente. puede ser directamente La exposición de objetos Python encapsulados al mundo exterior también permite a los usuarios introducir nuevas funciones heredando estos objetos personalizados e incluso llamar a funciones de Python desde el código C.
Python siempre ha sido una herramienta importante para la informática científica y el análisis de datos. Python es el enlace API de estas bibliotecas y es necesario desarrollar una interfaz entre idiomas desde otros lenguajes a C/C++. Python es el más fácil y el umbral ffi es mucho más bajo que el de otros lenguajes. La API C de CPython es una integración bidireccional. Puede exponer directamente objetos Python encapsulados al mundo exterior y también puede permitir a los usuarios introducir nuevas funciones heredando estos objetos personalizados e incluso llamar a funciones Python desde código C.
Se dice que los tiempos hacen héroes. También se puede decir que la inteligencia artificial y Python se logran mutuamente. Los algoritmos de inteligencia artificial promueven el desarrollo de Python, y Python también simplifica los algoritmos.
Aprender Python de Qianfeng es una buena elección. El conocimiento se enseña en detalle, los pasos de práctica son extremadamente detallados, hay subdivisiones en la integración de varios idiomas y se consolidan proyectos por fases. Puedes ir al campo y probarlo durante dos semanas para familiarizarte y ver si te conviene y si puedes aprenderlo.