http://wiki.sseuu.com/index.php?action=history&feed=atom&title=2018Google_I%2FO%E5%A4%A7%E4%BC%9AAI%E5%B0%B1%E6%98%AF%E4%B8%80%E5%88%87%EF%BC%8C%E9%82%A3%E4%B9%88%E6%9C%80%E6%8E%A5%E8%BF%91AI%E7%9A%84%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%EF%BC%9F 2026-04-17T11:04:48Z 本wiki的该页面的版本历史 MediaWiki 1.30.0 http://wiki.sseuu.com/index.php?title=2018Google_I/O%E5%A4%A7%E4%BC%9AAI%E5%B0%B1%E6%98%AF%E4%B8%80%E5%88%87%EF%BC%8C%E9%82%A3%E4%B9%88%E6%9C%80%E6%8E%A5%E8%BF%91AI%E7%9A%84%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%EF%BC%9F&diff=10974&oldid=prev 2019-03-23T10:05:01Z

<p>创建页面，内容为“{{4}}文章来源：企鹅号 - Python爱好者 人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发，Python之所以适合...”</p> <p><b>新页面</b></p><div>{{4}}文章来源：企鹅号 - Python爱好者<br /> 人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发，Python之所以适合AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用。<br /> <br /> [[文件:Python02.jpeg|600px]]<br /> <br /> 2018年谷歌I/O开发者大会在加州山景城正式拉开帷幕。在主题演讲上，谷歌CEO桑达尔.皮查伊（Sundar Pichai）和各产品线负责人讲解了自家的 AI、Android 系统、谷歌助手等产品的进展。其中 AI 作为大会的主题，贯穿 Google 现有的所有产品线，其中包括 Android P，Google Maps 以及无人驾驶汽车 Waymo等，AI人工智能可以说是又上升了一个高度。<br /> <br /> 自从去年，AlphaGo打遍天下棋手无对手，人工智能的风头就一直无人能及。或许知道的人并不多，屡次战胜人类围棋手的 AlphaGo，背后的程序很大一部分就是由 Python 编程语言编写的。<br /> <br /> 人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发，所以很难说人工智能必须用哪一种语言来开发。今天介绍的是被认为最接近AI人工智能的编程语言Python，为什么是Python呢？ Python编程语言在AI人工智能使用上有哪些优势。<br /> <br /> [[文件:Python01.jpeg|600px]]<br /> <br /> Python作为一门编程语言，它被昵称为“胶水语言”。更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。<br /> <br /> Python之所以适合AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用。Python 天生拥有许多方便开发的「工具库」，满足开发数值计算、机器学习、神经网络以及数据可视化使用，大大提高了程序编写的效率。<br /> <br /> 介绍一下Python的「工具库」<br /> <br /> AI的Python库<br /> <br /> 总体的AI库<br /> <br /> 1、AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法<br /> <br /> 2、pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎baqist.cn<br /> <br /> 3、SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。<br /> <br /> 4、EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值，置换表、游戏解决）<br /> <br /> 机器学习库<br /> <br /> 1、PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。<br /> <br /> 2、PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。<br /> <br /> 3、scikit-learn 旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy,scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。<br /> <br /> 4、MDP-Toolkit 这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算法和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析），流型学习方法（局部线性嵌入），集中分类，概率方法（因子分析，RBM),数据预处理方法等等。<br /> <br /> 其实AI项目选择编程语言，其实很大程度上都取决于sub-field，对于编程语言的选择要从大局入手，不能只考虑部分功能。在这些编程语言中，Python因为适用于大多数AI sub-field，所以渐有成为AI编程语言之首的趋势。但 Prolog、Lisp 等语言的独特性，在 AI 领域又发挥着 Python 不能很好满足的效能，这就需要按实际 AI 项目需求来选择使用不同的编程语言了。</div>

江南仁