Was bedeutet künstliche Intelligenz in Python?

Python-Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Realisierung künstlicher Intelligenz basierend auf der Python-Plattform. Python ist eine weit verbreitete Skriptsprache und künstliche Intelligenz ist eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung menschlicher Intelligenz erforscht und entwickelt.

Python ist eine sehr weit verbreitete Skriptsprache. Die Webseiten von Google sind in Python geschrieben. Python hat in vielen Bereichen wie biologische Informationen, Statistiken, Webseitenerstellung und Informatik leistungsstarke Funktionen unter Beweis gestellt.

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence), die englische Abkürzung ist AI. Es handelt sich um eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt. Künstliche Intelligenz kann den Informationsprozess des menschlichen Bewusstseins und Denkens simulieren. Python kann im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, aber Python allein kann künstliche Intelligenz nicht ersetzen.

Die Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und Python

Der Ursprung von künstlicher Intelligenz und Python ist. Genauso wie wenn wir Statistiken sammeln oder Excel zum Erstellen von Tabellen verwenden, denn wenn wir Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division oder Funktionen usw. verwenden müssen, müssen wir nur das Unternehmen anwenden. Denn hinter der Operation von Funktionen wie SUM und AVERAGE wurde der Code in C++/C# und anderen Sprachen geschrieben, sodass Excel nur ein Werkzeug und eine Präsentationsform ist und keine Berechnungen durchführt. Ebenso ist Python beim Erlernen künstlicher Intelligenz nur ein Werkzeug zum Betreiben des Deep-Learning-Frameworks. Das für die eigentliche Berechnung verantwortliche Hauptmodul ist nicht auf Python angewiesen. Was wirklich funktioniert, sind viele komplexe C++/CUDA-Programme.

Beim Deep Learning für künstliche Intelligenz sind die Berechnungen zu kompliziert und Sie müssen C++-Code schreiben, um zu funktionieren. Zu diesem Zeitpunkt möchten Programmierer das neuronale Netzwerk direkt aufbauen, die Parameter eingeben und kein kompliziertes erstellen Excel-Konfigurationstabelle. Importieren Sie die Daten, beginnen Sie mit dem Training des Modells und erhalten Sie die Ergebnisse direkt per Knopfdruck. Diese Methode ist einfach und praktisch, aber der Aufbau des neuronalen Netzwerks ist zu komplex, es müssen zu viele Parameter eingegeben werden und die verschiedenen Optionen machen es schwierig, ein intuitives grafisches Werkzeug zu erstellen. Sie können eine relativ einfach zu verwendende Sprache wie Python nur verwenden, um durch vereinfachten Programmcode ein neuronales Netzwerk aufzubauen, Parameter einzugeben, Daten zu importieren und Ausführungsfunktionen für das Training aufzurufen. Verwenden Sie diese Sprache, um das Modell zu beschreiben, Parameter zu übertragen, die Eingabedaten zu konvertieren und sie dann zur Berechnung in ein komplexes Deep-Learning-Framework zu werfen. Warum also Python wählen?

Wissenschaftler nutzen Python schon lange, um mit Algorithmen zu experimentieren, und sind auch gut darin, Numpy für wissenschaftliche Berechnungen und Pyplot zum Zeichnen von Datendiagrammen zu verwenden. Es kommt vor, dass Python intern bei Google häufig verwendet wird, daher ist die Einführung von Python unumgänglich. Neben Python unterstützt das TensorFlow-Framework tatsächlich auch JavaScript, C++, Java, GO und andere Sprachen. Normalerweise können diese auch von Algorithmen der künstlichen Intelligenz genutzt werden. Der Beamte sagte jedoch, dass andere Sprachen als Python nicht unbedingt API-Stabilität versprechen. Künstliche Intelligenz und Python sind also untrennbar miteinander verbunden.

Apropos Kernalgorithmus der künstlichen Intelligenz: Da er rechenintensiv ist, sind sehr feine Optimierungen und Schnittstellen wie GPU und dedizierte Hardware erforderlich. C++ kann es. In gewissem Sinne ist C/C++ tatsächlich die wichtigste Sprache im Bereich der künstlichen Intelligenz. Python ist die API-Bindung dieser Bibliotheken, die am einfachsten zu entwickeln ist. Es ist viel niedriger als die C-API von CPython Durch das direkte Offenlegen gekapselter Python-Objekte für die Außenwelt können Benutzer auch neue Funktionen einführen, indem sie diese benutzerdefinierten Objekte erben, und sogar Python-Funktionen aus C-Code aufrufen.

Python war schon immer ein wichtiges Werkzeug für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse. Python ist die API-Anbindung dieser Bibliotheken. Um eine sprachübergreifende Schnittstelle von anderen Sprachen zu C/C++ zu entwickeln, ist Python das einfachste Im Vergleich zu anderen Sprachen ist die C-API von CPython viel niedriger. Sie kann gekapselte Python-Objekte direkt der Außenwelt zugänglich machen und ermöglicht es Benutzern, neue Funktionen einzuführen Rufen Sie sie aus C-Code auf. Man sagt, dass die Zeiten Helden machen. Man kann auch sagen, dass künstliche Intelligenz und Python die Entwicklung von Python fördern, und Python macht Algorithmen auch einfacher.

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