python 与 人工智能，python与人工智能的关系

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 与 人工智能的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python 与 人工智能的解答，让我们一起看看吧。

为什么python能做人工智能，而PHP不能？

其实很多编程语言都可以做人工智能，区别只是容易与否。

我完全不懂php，但也不妨从以下几点来看看php是否符合。

1,数据科学相关库是否足够。由于目前的人工智能都是基于数学统计方面，很多时候是大量的数学矩阵运算，那么一门语言的数据科学方面的生态支持就显得很重要。python有numpy等库…

2,语言本身是否足够简单直接。python的简洁语法无疑是最吸引科研人员，才促进业界有更多的人投入到python的生态，与上述第1点形成良性循环…

3,是否很好融合c或c++的库。上述点1说到人工智能底层需要大量矩阵运算，目前底层最有性能体现还是c或c++，python能很容易调用他们的库，使你既可以编写简洁的代码，又能得到充足的高性能…

目前业界的其他编程语言无法在数据科学上超越python几乎都在于上述几点。

PHP完全可以从零开始撸一个全连接层神经网络，然后用BP算法调参训练，任何高级计算机语言都可以做人工智能，只是运行效率的问题。Python只是用户基础广泛，简单易学，所以用来构建上层的模型算法很方便，底层到了性能的部分，还是要借助C语言写的库，才能充分利用GPU性能加快运算。

不是能不能的问题，而是适不适合用来做人工智能。一般现在市面上的编程语言都可以作为人工智能开发的程序语言，但是不是什么语言都适合的。那是否适合主要还是看这个语言的开发效率和执行效率。

从语言类型来说，Python和PHP都属于脚本语言，而且都非常依赖第三方库，只是在PHP发展初期，人工智能还没有大量的普及，所以PHP的库基本上还是服务于网站开发的服务器端处理。然而Python出现的时候，大数据处理等等这些领域已经开始变得热门，所以就会有很多数据处理的库还有就是人工智能算法的库出现。

因为两者背后支持的库不同，所以他们被应用到的领域也有所不同。如果单从语言本身来说，用Python或是PHP来写一个人工智能算法实际上差不多的，不过脚本语言来做这样的开发，执行效率会非常低。因为他们利用的库基本都是用C语言在代码底层开发的，所以计算效率就会高很多，除非那个大牛可以把复杂算法的效率提升，一般脚本类型的编程语言都不适合做这样复杂的运算工作的。

而且，Python和PHP的运用场景也不太一样，PHP一般是支持网络服务的，也就是在服务器端处理任务的，Python主要是数据处理和运算，也就是可以在本地运行。

总之，PHP不是不能作为人工智能的编程语言，只是不适合，有更多大数据算法和人工智能算法库的Python明显就更适合了。

做AI的那帮人，好像是叫计算机科学专业吧，他们只会用Python，这些年下来写了不少的实验库，有的可以用，有的纯属自娱自乐。现在大家热衷搞AI，也只好硬着头皮用他们的库，所以大家学Python，这个语言以前就是网管在用，正经的计算机软件专业不搞这个的。php是用来做网页的，压根就没有人用这个做个AI，也就没有在这个方面有积累，不是php语言不行，是没有现成的库给你用。

为什么有些人说python是最接近人工智能的编程语言？

首先谢谢邀请，为什么说python是最接近人工智能的编程语言？

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书就是你问题的答案,先从简单的数学模型开始，人工智能的灵魂是算法！！！不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

1.1　数学建模1.1.1　数学建模与人工智能1.1.2　数学建模中的常见问题1.2　人工智能下的数学1.2.1　统计量1.2.2　矩阵概念及运算1.2.3　概率论与数理统计1.2.4　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

2.1　安装Python2.1.1　Python安装步骤2.1.2　IDE的选择2.2　Python基本操作2.2.1　第 一个小程序2.2.2　注释与格式化输出2.2.3　列表、元组、字典2.2.4　条件语句与循环语句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高级操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

3.1　NumPy简介与安装3.1.1　NumPy简介3.1.2　NumPy安装3.2　基本操作3.2.1　初识NumPy3.2.2　NumPy数组类型3.2.3　NumPy创建数组3.2.4　索引与切片3.2.5　矩阵合并与分割3.2.6　矩阵运算与线性代数3.2.7　NumPy的广播机制3.2.8　NumPy统计函数3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

4.1　Pandas科学计算库4.1.1　初识Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可视化图库4.2.1　初识Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib绘图案例4.3　SciPy科学计算库4.3.1　初识SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫5.1　爬虫基础5.1.1　初识爬虫5.1.2　网络爬虫的算法5.2　爬虫入门实战5.2.1　调用API5.2.2　爬虫实战5.3　爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1　多进程5.3.2　多线程5.3.3　协程5.3.4　小结

第6章　Python数据存储

6.1　关系型数据库MySQL6.1.1　初识MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初识NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小结6.3.1　数据库基本理论6.3.2　数据库结合6.3.3　结束语

第7章　Python数据分析

7.1　数据获取7.1.1　从键盘获取数据7.1.2　文件的读取与写入7.1.3　Pandas读写操作7.2　数据分析案例7.2.1　普查数据统计分析案例7.2.2　小结

第8章　自然语言处理

8.1　Jieba分词基础8.1.1　Jieba中文分词8.1.2　Jieba分词的3种模式8.1.3　标注词性与添加定义词8.2　关键词提取8.2.1　TF-IDF关键词提取8.2.2　TextRank关键词提取8.3　word2vec介绍8.3.1　word2vec基础原理简介8.3.2　word2vec训练模型8.3.3　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

9.1　回归分析简介9.1.1　“回归”一词的来源9.1.2　回归与相关9.1.3　回归模型的划分与应用9.2　线性回归分析实战9.2.1　线性回归的建立与求解9.2.2　Python求解回归模型案例9.2.3　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means简介10.1.2　目标函数10.1.3　算法流程10.1.4　算法优缺点分析10.2　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1　决策树基本简介11.2　经典算法介绍11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系数11.2.5　小结11.3　决策树实战11.3.1　决策树回归11.3.2　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

12.1　朴素贝叶斯简介12.1.1　认识朴素贝叶斯12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点12.2　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1　推荐系统简介13.1.1　推荐系统的发展13.1.2　协同过滤13.2　基于文本的推荐13.2.1　标签与知识图谱推荐案例13.2.2　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1　初识TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安装TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念与原理14.2　TensorFlow数据结构14.2.1　阶14.2.2　形状14.2.3　数据类型14.3　生成数据十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成随机数14.4　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！

到此，以上就是小编对于python 与 人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 与 人工智能的2点解答对大家有用。