【未来虫教育】想做人工智能，Python需要学到什么程度

1.为什么人工智能用Python？

人工智能用Python其实是一个误区 首先我们要知道 人工智能 是和 机器学习，深度学习 密不可分的 然而机器学习和深度学习其中的算法是比较复杂的，而且计算需要消耗大量的时间，所以机器学习和深度学习的算法计算速度就是一个很大的难题，如果使用执行速度比较快的语言如： C、C++、Python的话，可以大大节省算法的计算时间，但是C和C++的语言学习难度较大，而Python相对简单易学，所以大部分机器学习和深度学习的算法是用Python来编写的，这也给很多人造成了一个人工智能与Python理解上的误区。当然Python在人工智能领域的贡献是卓越的，像Google的机器学习框架TensorFlow，在全世界的知名度都是响当当的，还有我们大百度的PaddlePaddle(飞浆)都是使用Python语言来编写的。那么问题来了，如果你开发的项目中需要用到 TensorFlow 或者 PaddlePaddle 的算法，你会不会优先考虑Python语言呢?

2.想要学习人工智能需要掌握Python到什么程度？

那么这就要看你想做人工智能哪个方向了，机器学习、AI算法还是人工智能技术应用。

机器学习方向的同学：

你们不需要多么精通的Python，但是要考虑多线程计算也就是异步IO 机器学习大部分要做的事情是将AI算法和AI模型组合在一起，从而形成一个功能，算法需要大量时间进行计算，AI模型的建模过程也是需要耗时很严重的，所以机器学习方向，我们要做的事情就是尽可能用最短的时间得到最多的结果，让你的CPU和GPU嗨起来! Over The Top !

算法方向的同学：

那你只会一些基本的语法，数据类型和内置函数就可以了，算法工程师可能是最不需要精通编程的工种了，工程师们大部分的时间,实在纸上计算数字，研究出一种非常精密的数学计算公式，用来解决某些问题，像是入门比较简单的排序算法，像是AI兴起后的文本相似度算法等等，然而这些算法落实到代码上，就是大量的逻辑关键字(if else for while)和内置函数的组合，但是现在我们大多数人认为，一个算法的好坏是取决于这个算法的运行速度，这个认知不完全正确，因为有些算法虽然运算速度较低，但是运算精确度却高的吓人!

技术应用的同学：