您可能对ai领域正在发生的事情，主要开发阶段，成就，成果和使用的产品感兴趣。有数百个免费的源代码和教程描述了使用python的ai。然而，没有必要浪费你的时间来看待他们。以下是使用python构建人工智能之前需要了解的所有要点的详细指南。
1.用于构建ai的语言
lisp是创建ai的最流行的语言之一。其最佳功能包括垃圾回收，统一语法，动态打字和交互式环境。lisp代码是s表达式，由列表组成。
另一种广泛流行的ai编程语言是prolog。这种语言的最好的方法是内置的统一器。它的主要缺点是这种语言很难学习。
c / c ++用于在短时间内构建简单的ai。java不如c那么快，但它的可移植性和内置类型使java成为许多开发人员的选择。最后还有python。正如开发者所说，python类似于lisp。它是最流行的ai语言之一。为什么会这样？为什么开发人员用python代码ai？让我们来看看。
2.为什么人们选择python？
python是在20世纪80年代末创建的。它的实现始于1989年。python的哲学非常有趣，因为它包含了几个格言。显性而不是隐含，简单而不是复杂。python创作者重视美观的设计和外观。他们喜欢复杂到复杂。更重要的是，他们声明可读性是重要的。python有一个干净的语法和语法。它是自然流畅的。正如python的开发者所说，语言的目标是使用酷。以英国喜剧团队monty python命名，该语言对许多教程和其他材料都有一种俏皮的方法。
开发人员表示，他们喜欢python的功能的多样性和质量。虽然它不是完美的科学编程语言，但其功能是高效的：
数据结构
类
灵活的函数调用语法
迭代器
嵌套功能
kitchen-sink-included、标准图书馆
伟大的科学图书馆
开源库（numpy，cython，ipython，matplotlib）
开发人员喜欢python的其他功能如下：整体语言设计，思想语法，语言互操作性，高级和低级编程的平衡，文档生成系统，模块化编程，正确的数据结构，众多的库和测试框架。其中一个缺点是程序员需要善于matlab，因为它在通用的科学编码中很常见。这就是为什么许多开发者在matlab中发布开放研究代码的原因。
如果与其他oop语言相比，python相对容易学习。它有一堆图像密集型库：vtk，maya 3d可视化工具包，科学python，数字python，python成像库等。这些工具非常适合数字和科学应用。
python在任何地方和每个人都可以使用：简单的终端命令，重要的科学项目和大型企业应用程序。这种语言设计精巧，速度快。它是可扩展的，开源的，便携式的。
3.如何使用python构建ai？
第一步是开始。虽然听起来有点紧张和困难，但你应该明白，在python中构建ai将需要一些时间。所需的时间取决于您的动机，技能，编程经验水平等。
为了用python构建ai，您需要对这种语言有一些基础的了解。这不仅仅是普遍的通用编程语言。它也广泛用于机器学习和计算。首先，安装python。您可以安装anaconda，即开源分析平台。包括机器学习所需的软件包，numpy，scikit-learn，ipython notebook和matplotlib。
如果您正在搜索如何更快地提高您的python技能的材料，请查看以下书籍：
python the hard way
google developers python课程
python科学计算简介
在y分钟学习x
如果您已经有足够的使用python编程的经验，那么您仍然应该不时检查python文档。
下一步是提高您的机器学习技能。当然，几乎不可能在短时间内达到机器学习的最终理解。除非你是一个天才或像ibm沃森的机器。这就是为什么从以下课程中获得基本机器学习知识或提高其水平开始更好：andrew ng的机器学习课程，tom mitchell机器学习讲座等。您需要的一切都是对机器学习理论方面的基本了解。
在谈论python时，我已经提到了科学图书馆。当您构建ai时，这些python库将非常有用。例如，您将使用numpy作为通用数据的容器。numpy包含一个n维数组对象，用于集成c / c ++代码，傅里叶变换，随机数字能力等功能，是您科学计算中最有用的软件包之一。
另外一个重要的工具就是大熊猫，一个开放源码库，为用户提供易于使用的数据结构和分析工具。matplotlib是另一种你想要的服务。这是一个2d绘图库，用于创建出版品质量图。最好的matplotlib优势是6个图形用户界面工具包，web应用程序服务器和python脚本的可用性。scikit-learning是数据分析的有效工具。它是开源的和商业上可用的。它是最流行的通用机器学习库。
在使用scikit学习之后，您可以使用python编程ai到下一个级别，并探索k-means聚类。您还应该阅读决策树，连续数字预测，逻辑回归等。如果您想了解更多关于在ai中阅读python，了解一个深入学习框架caffee和一个python库theano。
有一些python ai库：aima，pydatalog，simpleai，easyai等。还有用于机器学习的python库：pybrain，mdp，scikit，pyml。如果您正在搜索自然语言和文本处理库，请查看nltk。
如你所见，python对ai的重要性是显而易见的。任何机器学习项目都将受益于使用python。由于ai需要大量的研究，使用python编程人工智能是有效的 - 您可以使用多达三十个代码行来验证几乎所有的想法。
4.如何使用python创建chatbot？
、chatbots是我们的新爱。chatbots是新的开始。chatbots是新的应用程序。我可以继续下去但是，您应该知道的一切就是chatbots是通过聊天提供不同服务的新的在线助手。
例如，有你的庞乔！这告诉人们天气预报。有一个spring聊天室可以让人们在聊天的时候选择鞋子和衣服。有cnn chatbot，一个订购花的chatbot。最近，我们的开发人员已经建立了一个聊天室，方便了通过instagram促进纹身艺术家的企业家的工作。不是很酷吗每个领域，业务和每个环境都可以使用chatbot。
chatbots是一种ai。更具体来说，chatbots是ani，人为狭义的智慧。他们不如人类聪明。此外，聊天室可以执行有限的任务。然而，这些功能仍然使我们的生活更轻松。这就是为什么这么多企业家正在考虑将chatbots带到他们的网站。有很多方法可以做到这一点。您可以使用不同的语言和方法。您可以与专业软件开发公司建立聊天室。您也可以使用python构建它。这是一个简短的指南，如何做到这一点。
如果您想在python中创建人工智能聊天室，则需要使用aiml软件包（人工智能标记语言）。首先，使用模式创建一个标准的启动文件。加载目标b。添加使对话有趣的随机响应。现在要编写自己的aiml文件，浏览一些你已经可以使用的文件。例如，从alice bot网站的aiml文件中进行搜索。输入python
创建启动文件时，它将作为一个单独的实体。因此，您可能有更多的aiml文件没有源代码修改。当有许多aiml文件时，该程序将开始学习。加速大脑负荷。添加python命令。所以这是一个介绍如何使用python制作人工智能。
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