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鄭州Python培訓(xùn)人工智能開發(fā)語言等你來

來源:奇酷教育 發(fā)表于:

   如今開設(shè)python培訓(xùn)課程有很多,有的側(cè)重線上,有的側(cè)重線下,不管選擇哪種學(xué)習(xí)辦法,培訓(xùn)課程的整體質(zhì)量很關(guān)鍵。那么哪一種編

    
        如今開設(shè)python培訓(xùn)課程有很多,有的側(cè)重線上,有的側(cè)重線下,不管選擇哪種學(xué)習(xí)辦法,培訓(xùn)課程的整體質(zhì)量很關(guān)鍵。那么哪一種編程語言適合人工智能?下面就由鄭州Python培訓(xùn)為大家講解。
  其實(shí)你所熟練掌握的每一種編程語言都可以是人工智能的開發(fā)語言。
  人工智能程序可以使用幾乎所有的編程語言實(shí)現(xiàn),最常見的有:Lisp,Prolog,C/C++,近來又有Java,最近還有Python.
  LISP
  像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞,因?yàn)樵诟鞲咝6嗄甑难芯亢筮x擇了快速原型而舍棄了快速執(zhí)行。垃圾收集,動態(tài)類型,數(shù)據(jù)函數(shù),統(tǒng)一的語法,交互式環(huán)境和可擴(kuò)展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。
  PROLOG
  這種語言有著LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢有效結(jié)合,這對AI是非常有用的。它的優(yōu)勢是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對于邏輯相關(guān)問題的解決方案,或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點(diǎn)(恕我直言)是學(xué)起來很難。
  C/C++
  就像獵豹一樣,C/C++主要用于對執(zhí)行速度要求很高的時(shí)候。它主要用于簡單程序,統(tǒng)計(jì)人工智能,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼,但是要求速度,哪怕程序員只能提升一點(diǎn)點(diǎn)速度也是好的。
  JAVA
  新來者,Java使用了LISP中的幾個(gè)理念,最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序,它還有一套內(nèi)置類型。Java沒有LISP和Prolog高級,又沒有C那樣快,但如果要求可移植性那它是最好的。
  PYTHON
  Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較,這兩種語言彼此非常相似,僅有一些細(xì)小的差別。還有JPthon,提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示,和可移植的http/ftp/html庫。因此,它非常適合作為人工智能語言的。
  在人工智能上使用Python比其他編程語言的好處
  1.優(yōu)質(zhì)的文檔
  2.平臺無關(guān),可以在現(xiàn)在每一個(gè)*nix版本上使用
  3.和其他面向?qū)ο缶幊陶Z言比學(xué)習(xí)更加簡單快速
  Python有許多圖像加強(qiáng)庫像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于數(shù)值和科學(xué)應(yīng)用。
  Python的設(shè)計(jì)非常好,快速,堅(jiān)固,可移植,可擴(kuò)展。很明顯這些對于人工智能應(yīng)用來說都是非常重要的因素。
  對于科學(xué)用途的廣泛編程任務(wù)都很有用,無論從小的shell腳本還是整個(gè)網(wǎng)站應(yīng)用。
  最后,它是開源的。可以得到相同的社區(qū)支持。
  AI的Python庫
  總體的AI庫
  AIMA:Python實(shí)現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智能:一種現(xiàn)代的方法”的算法
  pyDatalog:Python中的邏輯編程引擎
  SimpleAI:Python實(shí)現(xiàn)在“人工智能:一種現(xiàn)代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法。它專注于提供一個(gè)易于使用,有良好文檔和測試的庫。
  EasyAI:一個(gè)雙人AI游戲的python引擎(負(fù)極大值,置換表、游戲解決)
  機(jī)器學(xué)習(xí)庫
  PyBrain 一個(gè)靈活,簡單而有效的針對機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法,它是模塊化的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來測試和比較你的算法。
  PyML 一個(gè)用Python寫的雙邊框架,重點(diǎn)研究SVM和其他內(nèi)核方法。它支持Linux和Mac OS X。
  scikit-learn旨在提供簡單而強(qiáng)大的解決方案,可以在不同的上下文中重用:機(jī)器學(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的一個(gè)多功能工具。它是python的一個(gè)模塊,集成了經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法,這些算法是和python科學(xué)包(numpy,scipy.matplotlib)緊密聯(lián)系在一起的。
  MDP-Toolkit這是一個(gè)Python數(shù)據(jù)處理的框架,可以很容易的進(jìn)行擴(kuò)展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元,可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實(shí)現(xiàn)是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的,包括信號處理方法(主成分分析、獨(dú)立成分分析、慢特征分析),流型學(xué)習(xí)方法(局部線性嵌入),集中分類,概率方法(因子分析,RBM),數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。
  自然語言和文本處理庫
  NLTK 開源的Python模塊,語言學(xué)數(shù)據(jù)和文檔,用來研究和開發(fā)自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
  案例
  做了一個(gè)實(shí)驗(yàn),一個(gè)使用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)做員工行為分析的軟件。該軟件通過員工情緒和行為的分心提供了一個(gè)有用的反饋給員工,從而提高了管理和工作習(xí)慣。
  使用Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫,opencv和haarcascading概念來培訓(xùn)。建立了樣品POC來檢測通過安置在不同地點(diǎn)的無線攝像頭傳遞回來基礎(chǔ)情感像幸福,生氣,悲傷,厭惡,懷疑,蔑視,譏諷和驚喜。收集到的數(shù)據(jù)會集中到云數(shù)據(jù)庫中,甚至整個(gè)辦公室都可以通過在Android設(shè)備或桌面點(diǎn)擊一個(gè)按鈕來取回。
  開發(fā)者在深入分析臉部情感上復(fù)雜點(diǎn)和挖掘更多的細(xì)節(jié)中取得進(jìn)步。在深入學(xué)習(xí)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下,可以幫助分析員工個(gè)人績效和適當(dāng)?shù)膯T工/團(tuán)隊(duì)反饋。
  總的來說,python因?yàn)樘峁┫?scikit-learn的好的框架,在人工智能方面扮演了一個(gè)重要的角色:Python中的機(jī)器學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)了這一領(lǐng)域中大多的需求。D3.js JS中數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔時(shí)可視化最強(qiáng)大和易于使用的工具之一。處理框架,它的快速原型制造使得它成為一門不可忽視的重要語言。AI需要大量的研究,因此沒有必要要求一個(gè)500KB的Java樣板代碼去測試新的假說。python中幾乎每一個(gè)想法都可以迅速通過20-30行代碼來實(shí)現(xiàn)(JS和LISP也是一樣)。因此,它對于人工智能是一門非常有用的語言。
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