Python和人工智能的关系，看完你就明白了！
我们经常听到“Python”与“人工智能”这两个词，也很容易混淆这两个词，那么Python和人工智能有什么关系呢？本文就来详细聊聊Python和人工智能之间的关系。
提到人工智能就一定会提到Python，有的初学者甚至认为人工智能和Python是划等号的。其实Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，开始时是用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。而人工智能通俗讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化。显然人工智能和Python是两个不同的概念。
人工智能和Python的渊源在于就像我们统计数据或选择用excel制作表格时，因为在需要用到加减乘除或者、函数等时，只需要套用公司就可以。因为SUM、AVERAGE等这样的函数运行的背后，是C++/C#等语言已经编写好了代码，所以Excel只是工具和展现形式并不是它做计算。同理在学习人工智能时Python只是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆复杂的C++/CUDA程序。
深度学习人工智能时，自己计算太复杂，还要写C++代码操作，这时程序员就想要不搞一套类似复杂的Excel配置表，直接搭建神经网络、填参数、导入数据，一点按钮就直接开始训练模型、得出结果。这个方法简单实用可是神经网络搭建起来太复杂，需要填写的参数太多，各种五花八门的选项也很难做成直观的图形工具。只能用一个类似Python的相对好用的语言，通过简化的程序代码来搭建神经网络、填写参数、导入数据，并调用执行函数进行训练。通过这种语言来描述模型、传递参数、转换好输入数据，然后扔到复杂的深度学习框架里面去计算。那么为什么会选择Python？
科学家们很早就喜欢用Python实验算法，也善于使用numpy做科学计算，用pyplot画数据图。恰好Google内部用Python也非常多，所以采用Python也是必然的。除Python外，实际上TensorFlow框架还支持JavaScript、c++、Java、GO、等语言。按说人工智能算法用这些也可以。但是官方说了，除Python之外的语言不一定承诺API稳定性。所以人工智能和Python就密不可分了。
单说人工智能的核心算法，那是是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。Python是这些库的APIbinding，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，CPython的CAPI是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。
Python一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python是这些库的APIbinding，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口。Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，CPython的CAPI是双向融合的。可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。都说时势造英雄，也可以说是人工智能和Python互相之间成就者对方，人工智能算法促进Python的发展，而Python也让算法更加简单。
以上就是我对于Python和人工智能关系的全部解答。现在Python正当红，学好Python对日后的发展肯定有帮助！物以稀为贵，趁着Python人才还不是蜂拥而至，赶快学习Python才是正确道路。
python人工智能基础语言入门教程
课程概况
Python语言是计算机工程、大数据及人工智能等领域的基础性语言，广泛且深刻地影响着信息技术各领域的发展方式及速度，从软件开发到硬件开发、从数据科学到智能技术、从应用实践到科技创新，它无处不在！Python是程序员必须深度掌握的编程语言，学习Python从这里开始。
预备知识
本课程主要面向具有一门编程语言基础的学习者，例如：C、C++、VB、Java、HTML、JavaScript、Lua等。课程内容设计符合认知规律、长短科学适度、练习难度合理，全系列课程基于“不废话、说重点、重实践”的原则设计，主要面向有Python程序设计进阶需求的学习者。
课程安排
01Python快速入门
通过一批入门级实例的讲解及练习，帮助学习者快速建立Python语言的学习感觉，了解Python的基本语法元素，达到读懂简单Python代码、了解Python编程方法、感性认识Python语言的学习目的。
第一周Python编程入门解析
1.1Python语言介绍与理解
1.2Python开发工具及环境配置(IDLE、VisualStudio、PyCharm等)
1.3实例1：温度转换
1.4Python基本编程解析(上)(程序的格式框架、注释、命名、保留字、变量、字符串、整数类型、浮点数类型、列表类型、赋值语句、分支语句、input()函数、eval()函数、print()函数等)
1.5实践1：一小时Python入门实践A
第二周Python编程进阶解析
2.1实例2：CSV文件数据统计
2.2Python基本编程解析(中)(文件输入输出、open()函数、函数定义def、循环语句、异常处理等)
2.3实例3：中文词语统计
2.4Python基本编程解析(下)(import保留字、计算生态编程等)
2.5实践2：一小时Python入门实践B
练习与测验
练习：10道精品编程题、50道知识点单选题
测验：5道编程题
02Python基础语法精讲
重点讲解“Python基础语法”全体系，以过程式编程为内容，从基本数据类型、程序的控制结构、函数和代码复用、组合数据类型、文件和数据格式化等5个方面详细讲解Python语言基本语法内容。重点讲解Python语言特有语法，提供一批在线实践习题，帮助学习者快速掌握Python基础语法全体系，了解Python编程的基本方法，达到能够编写Python代码的学习目的。
第一周Python基本类型及函数
1.1基本数据类型(整数类型、浮点数类型、复数类型、数值运算操作符、数值运算函数、数值运算方法)
1.2分支与循环(if/elif/else、for、in、while)
1.3实例1：自然对数的计算
1.4程序的异常处理(try/except/else/finally)
1.5函数定义与使用(def、可变数量/可选/名称参数传递、lambda函数、递归等)
1.6实践1：一小时Python字符串实践
第二周Python组合类型及文件
2.1组合数据类型基础(集合类型、元组类型、列表类型、字典类型)
2.3组合数据类型运算函数及方法(集合使用、元组使用、列表使用、字典使用)
2.3实例2：文本数据清洗及统计
2.4文件的操作及使用(文件打开、关闭、读写方法等)
2.5一二维数据格式化(一二维数据表示、存储及读写方法等)
2.6实践2：一小时Python组合类型实践
练习与测验
练习：30道精品编程题、100道知识点单选题
测验：10道编程题
03Python编程新思维及实战
重点讲解“Python编程思维”并开展基础编程训练，与其它语言不同，Python编程十分强调利用“计算生态”，即利用已有程序模块、包或库辅助进行程序开发，类似搭积木方式，这种编程思维是专业程序员普遍接受并广泛采用的主流方法。通过本门课程的学习，将帮助学员快速掌握Python编程思维，了解Python计算生态编程的基本方法，熟练使用一批Python库，达到高效编写Python程序的目的。
第一周Python编程思维
1.1再看Python计算生态(PYPI、模块/包/库、标准库及第三方库)
1.2Python常用标准库解析(上)(time、random、re等)
1.3实例1：特卡罗猜测与计时
1.4Python常用标准库解析(中)(os、filecmp等)
1.5Python常用标准库解析(下)(sys、getopt等)
1.6实践1：一小时常用标准库实践
第二周Python编程实践
2.1Python第三方库安装方法
2.2Python常用第三方库解析(上)(PyInstaller库、jieba库、wordcloud库等)
2.3实例2：四大名著词云分析
2.4Python常用第三方库解析(下)(pipenv库、tabulate库、QRcode库等)
2.5实例3：金庸武侠写作风格分析
2.6实践2：一小时常用第三方库实践
练习与测验
练习：30道精品编程题、100道知识点单选题
测验：10道编程题
04Python面向对象语法精讲
该课程以Python面向对象编程为教学内容，详细介绍Python类和对象的构建方法，讲解面向对象编程原理及Python语言实践，帮助学习者对Python编程达到进阶水平。
第一周Python面向对象基础
1.1面向对象编程模式(类、对象、封装、继承、多态等面向对象概念编程概念)
1.2Python类的构建(class、继承、对象、方法、属性、构造、析构、实例化等)
1.3实例1：银行柜台业务等待时间分析
1.4Python类的封装
1.5Python类的继承(基类、父类、多继承等)
1.6实践1：万物皆对象实践A
第二周Python面向对象进阶
2.1Python类的运算
2.2Python类的多态
2.3实例2：图像的四则运算
2.4Python对象的引用
2.5Python类的高级话题
2.6实践2：一小时类运算操作实践
练习与测验
练习：10道精品编程题、50道知识点单选题
测验：5道编程题
05Python计算生态构建
重点讲解“Python计算生态构建”，从理解Python模块和包开始，同时讲解Python生态构建，Python与C语言的混合生态构建方法，帮助学习者成为真正的专业Python程序员。
第一周Python模块和包
1.1深入理解Python模块(PYPI、模块/包/库、命名空间、搜索路径)
1.2Python模块的构建(嵌套import、__init__、__main__、reload、dir等)
1.3实例1：矩阵乘法模块的构建
1.4深入理解import系统
1.5实践1：一小时Python库构建操作实践
第二周Python多语言生态构建
2.1C语言概述(基本C语言语法)
2.2Python与C的交互方法(PyObject等)
2.3Python扩展的CFFI方式
2.4实例2：矩阵乘法的C语言加速
2.5实践2：一小时多语言库构建操作实践
练习与测验
练习：10道精品编程题、50道知识点单选题
测验：5道编程题
06Python精进路线展望
该课程以进一步深入学习Python语言为教学内容，详细介绍了Python语言独有的一些特点，结合若干实例展望了五个方向的学习内容，帮助学习者开启对人工智能和大数据的实践能力。
第一周Python精进路线展望
1.1精进的Python语法
1.2精进的Python语言
1.3精进的Python计算生态
1.4实例1：基于OpenCV的人脸识别
1.5Python学习路线展望
练习与测验
练习：100道单选题
测验：20道单选题