python人工智慧是指基於Python平台實現人工智慧。 python是一門應用非常廣泛的腳本程式語言，而人工智慧則是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
python是一款應用非常廣泛的腳本程式語言，Google公司的網頁就是用python編寫。 python在生物資訊、統計、網頁製作、計算等多個領域都體現出了強大的功能。
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、發展用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧可以對人的意識、思考的資訊過程的模擬。 python可以應用在人工智慧領域，但是單有Python是不能取代人工智慧的。
人工智慧和Python的關係
人工智慧和Python的淵源在於。就像我們統計數據或選擇用excel製作表格時，因為在需要用到加減乘除或、函數等時，只需要套用公司就可以。因為像SUM、AVERAGE等這樣的函數運行的背後，是C /C#等語言已經寫好了程式碼，所以Excel只是工具和展現形式並不是它做計算。同理在學習人工智慧時Python只是用來操作深度學習框架的工具，實際負責運算的主要模組並不依賴Python，真正運作的是也是一大堆複雜的C / CUDA程式。
深度學習人工智慧時，自己計算太複雜，還要寫C 程式碼操作，這時程式設計師就想要不搞一套類似複雜的Excel配置表，直接搭建神經網路、填參數、匯入數據，一點按鈕就直接開始訓練模型、得出結果。這個方法簡單實用可是神經網路搭建起來太複雜，需要填寫的參數太多，各種五花八門的選項也很難做成直覺的圖形工具。只能用一個類似Python的相對好用的語言，透過簡化的程式碼來建構神經網路、填寫參數、導入數據，並呼叫執行函數進行訓練。透過這種語言來描述模型、傳遞參數、轉換好輸入數據，然後丟到複雜的深度學習框架裡面去計算。那為什麼會選擇Python？
科學家很早就喜歡用Python實驗演算法，也善於使用numpy做科學計算，用pyplot畫出數據圖。剛好Google內部用Python也非常多，所以採用Python也是必然的。除Python外，實際上TensorFlow框架也支援JavaScript、c 、Java、GO、等語言。按說人工智慧演算法用這些也可以。但官方說了，除Python之外的語言不一定承諾API穩定性。所以人工智慧和Python就密不可分了。
單說人工智慧的核心演算法，那是完全依賴C/C 的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬體之類的接口，這些都只有C/C 能做到。所以某種意義上其實C/C 才是人工智慧領域最重要的語言。 Python是這些函式庫的API binding，要開發一個其他語言到C/C 的跨語言接口，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許使用者透過繼承這些自訂物件來引入新特性，甚至可以從C程式碼當中再呼叫Python的函數。
Python一直都是科學計算和數據分析的重要工具，Python是這些庫的API binding，要開發一個其他語言到C/C 的跨語言接口，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶透過繼承這些自訂對象來引入新特性，甚至可以從C程式碼當中再調用Python的函數。都說時勢造英雄，也可以說是人工智慧和Python互相之間成就者對方，人工智慧演算法促進Python的發展，而Python也讓演算法更簡單。
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