Que signifie l'intelligence artificielle Python ?

L'intelligence artificielle Python fait référence à la réalisation d'une intelligence artificielle basée sur la plateforme Python. Python est un langage de script largement utilisé et l'intelligence artificielle est une nouvelle science technique qui recherche et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine.

Python est un langage de script très utilisé. Les pages Web de Google sont écrites en python. Python a démontré des fonctions puissantes dans de nombreux domaines tels que les informations biologiques, les statistiques, la production de pages Web et l'informatique.

Intelligence artificielle (Artificial Intelligence), l'abréviation anglaise est AI. Il s'agit d'une nouvelle science technique qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine. L'intelligence artificielle peut simuler le processus d'information de la conscience et de la pensée humaines. Python peut être appliqué dans le domaine de l’intelligence artificielle, mais Python ne peut à lui seul remplacer l’intelligence artificielle.

La relation entre l'intelligence artificielle et Python

L'origine de l'intelligence artificielle et de Python est. Tout comme lorsque nous collectons des statistiques ou choisissons d'utiliser Excel pour créer des tableaux, car lorsque nous avons besoin d'utiliser des additions, des soustractions, des multiplications, des divisions ou des fonctions, etc., il suffit d'appliquer l'entreprise. Parce que derrière le fonctionnement de fonctions telles que SUM et AVERAGE, le code a été écrit en C++/C# et dans d'autres langages, Excel n'est donc qu'un outil et un formulaire de présentation et n'effectue pas de calculs. De même, lors de l'apprentissage de l'intelligence artificielle, Python n'est qu'un outil utilisé pour faire fonctionner le framework d'apprentissage en profondeur. Le module principal responsable des calculs réels ne s'appuie pas sur Python. Ce qui fonctionne vraiment, ce sont de nombreux programmes C++/CUDA complexes.

Lors de l'apprentissage profond de l'intelligence artificielle, les calculs sont trop compliqués et il faut écrire du code C++ pour fonctionner. À l'heure actuelle, les programmeurs veulent construire directement le réseau neuronal, remplir les paramètres et ne pas créer un réseau compliqué. Tableau de configuration Excel. Importez les données, commencez à entraîner le modèle et obtenez les résultats directement en cliquant sur un bouton. Cette méthode est simple et pratique, mais le réseau de neurones est trop complexe à construire, il y a trop de paramètres à renseigner et les différentes options rendent difficile la création d'un outil graphique intuitif. Vous ne pouvez utiliser qu'un langage relativement facile à utiliser comme Python pour créer un réseau neuronal, remplir des paramètres, importer des données et appeler des fonctions d'exécution pour une formation via un code de programme simplifié. Utilisez ce langage pour décrire le modèle, transférer les paramètres, convertir les données d'entrée, puis les intégrer dans un cadre complexe d'apprentissage en profondeur pour le calcul. Alors pourquoi choisir Python ?

Les scientifiques aiment depuis longtemps utiliser Python pour expérimenter des algorithmes, et savent également utiliser numpy pour les calculs scientifiques et pyplot pour dessiner des graphiques de données. Il arrive que Python soit beaucoup utilisé en interne chez Google, il est donc inévitable d’adopter Python. En plus de Python, le framework TensorFlow prend également en charge JavaScript, C++, Java, GO et d'autres langages. Habituellement, les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent également les utiliser. Mais le responsable a déclaré que les langages autres que Python ne promettent pas nécessairement la stabilité des API. L’intelligence artificielle et Python sont donc indissociables.

En parlant de l'algorithme de base de l'intelligence artificielle, il dépend entièrement du C/C++. Parce qu'il nécessite beaucoup de calculs, il nécessite une optimisation très fine et des interfaces telles que le GPU et le matériel dédié. Ce sont tous uniquement du C/. C++ peut le faire. D’une certaine manière, C/C++ est en fait le langage le plus important dans le domaine de l’intelligence artificielle. Python est la liaison API de ces bibliothèques. Pour développer une interface multilingue d'autres langages vers C/C++, Python est le plus simple. Il est bien inférieur au seuil ffi des autres langages et est intégré de manière bidirectionnelle. peut être directement L'exposition des objets Python encapsulés au monde extérieur permet également aux utilisateurs d'introduire de nouvelles fonctionnalités en héritant de ces objets personnalisés, et même d'appeler des fonctions Python à partir du code C.

Python a toujours été un outil important pour le calcul scientifique et l'analyse de données. Python est la liaison API de ces bibliothèques. Pour développer une interface multilingue d'autres langages vers C/C++, Python est le plus simple. , par rapport à d'autres langages. Le seuil de ffi est beaucoup plus bas. L'API C de CPython est intégrée de manière bidirectionnelle. Elle peut exposer directement les objets Python encapsulés au monde extérieur, et peut même introduire de nouvelles fonctionnalités. appelez-les à partir des fonctions Python C. On dit que le temps fait des héros. On peut aussi dire que l'intelligence artificielle et Python se complètent. Les algorithmes d'intelligence artificielle favorisent le développement de Python, et Python simplifie également les algorithmes.

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