Python 人工知能とは何を意味しますか?

Python 人工知能とは、Python プラットフォームに基づいた人工知能の実現を指します。 Python は広く使用されているスクリプト言語であり、人工知能は、人間の知能をシミュレートし、拡張し、拡張するための理論、方法、技術、アプリケーション システムを研究および開発する新しい技術科学です。

#Python は非常に広く使用されているスクリプト言語であり、Google の Web ページは Python で書かれています。 Pythonは、生体情報、統計、Webページ制作、コンピューティングなど、さまざまな分野で強力な機能を実証してきました。

人工知能（Artificial Intelligence）、英語の略称はAIです。人間の知性をシミュレートし、拡張し、拡張するための理論、方法、技術、および応用システムを研究および開発する新しい技術科学です。人工知能は人間の意識と思考の情報プロセスをシミュレートできます。 Python は人工知能の分野に応用できますが、Python だけで人工知能を置き換えることはできません。

人工知能と Python の関係

人工知能と Python の起源は にあります。統計を収集したり、Excel を使用して表を作成したりするのと同じように、足し算、引き算、掛け算、割り算、関数などを使用する必要がある場合は、会社を適用するだけで済みます。 SUM や AVERAGE などの関数の操作の背後では C/C# などの言語でコードが記述されているため、Excel は単なるツールおよびプレゼンテーション形式であり、計算は実行しません。同様に、人工知能を学習する場合、Python はディープ ラーニング フレームワークを操作するためのツールにすぎません。実際の計算を担当するメイン モジュールは Python に依存せず、実際に機能するのは多数の複雑な C/CUDA プログラムです。

人工知能について詳しく学ぶ場合、計算が複雑すぎるため、C コードを記述して動作させる必要があります。現時点では、プログラマーはニューラル ネットワークを直接構築し、パラメーターを入力して、ニューラル ネットワークを作成する必要はありません。複雑な Excel 構成テーブル データをインポートしてモデルのトレーニングを開始し、ボタンをクリックするだけで結果を直接取得します。この方法はシンプルで実用的ですが、ニューラル ネットワークは構築が複雑すぎて、入力する必要があるパラメータが多すぎて、さまざまなオプションがあるため、直感的なグラフィカル ツールにすることが困難です。 Python などの比較的使いやすい言語のみを使用して、ニューラル ネットワークの構築、パラメーターの入力、データのインポート、および簡略化されたプログラム コードによるトレーニング用の実行関数の呼び出しを行うことができます。この言語を使用してモデルを記述し、パラメータを転送し、入力データを変換して、それを計算のために複雑な深層学習フレームワークに投入します。では、なぜ Python を選ぶのでしょうか?

科学者は長い間、Python を使用してアルゴリズムを実験するのが好きで、科学計算に numpy を使用したり、データ グラフを描画するために pyplot を使用したりすることも得意です。たまたま Google では Python が社内でよく使われているため、Python を使用することは避けられません。 TensorFlow フレームワークは、Python に加えて、実際には JavaScript、C、Java、GO、およびその他の言語もサポートしています。通常、人工知能アルゴリズムでもこれらを使用できます。しかし関係者は、Python以外の言語は必ずしもAPIの安定性を約束できるわけではないと述べた。したがって、人工知能と Python は切っても切れない関係にあります。

人工知能のコアアルゴリズムと言えば、C/C に完全に依存しています。計算量が多いため、非常に細かい最適化と、GPU や専用ハードウェアなどのインターフェイスが必要です。これらはすべて Only C/C です。 Cさんならこれができます。したがって、ある意味では、C/C は実際には人工知能の分野で最も重要な言語です。 Python は、これらのライブラリの API バインディングです。他の言語から C/C へのクロス言語インターフェイスを開発するには、Python が最も簡単です。他の言語の ffi しきい値よりもはるかに低いです。CPython の C API は双方向に統合されており、カプセル化された Python オブジェクトを外部に公開すると、ユーザーはこれらのカスタム オブジェクトを継承することで新しい機能を導入したり、C コードから Python 関数を呼び出すこともできます。

Python は科学計算とデータ分析にとって常に重要なツールです。Python はこれらのライブラリの API バインディングです。他の言語から C/C へのクロス言語インターフェイスを開発するには、Python が最も簡単です, 他の言語と比較して. ffi のしきい値ははるかに低い. CPython の C API は双方向に統合されています. カプセル化された Python オブジェクトを外部の世界に直接公開できます. また、ユーザーはこれらのカスタム オブジェクトを継承することで新しい機能を導入することができます。 C コードや Python 関数から呼び出します。時代が英雄を作ると言われますが、人工知能と Python は相互作用とも言えます。人工知能のアルゴリズムは Python の開発を促進し、Python はアルゴリズムをよりシンプルにします。

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