Python人工智能应用前景如何

人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。Python是机器学习和AI的主要开发语言。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术的一门语言，Python能够十分容易地应用于分析和组成可用的数据，这也使它成为数据科学中最流行的语言之一。而丰富的本机拓展也使Python的优势得以强化，更适用于机器学习、数据计算和人工智能领域。在人工智能上使用Python比其他编程语言有更大的优势，所以说Python语言在人工智能领域的应用前景不可估量。

Python和其它好的技术一样，在你的开发团队像病毒一样快速传播，然后找到把它应用到各种应用和工具中的方式。换句话说，Python在开始时像一个黑客，而代码任务像钉子一样。

而人工智能是当今的“东西”，Python在这个领域也取得了显著的成绩，在商业智能领域，Python也证明了它的实用性。回到AI这个话题，Python已经成为一些AI算法的一部分，从简单的双人游戏到复杂的数据工程任务。Python的AI库在当今的软件中扮演重要的角色，包括NLYK，PyBrain，OpenCV，和AIMA。对于一些AI软件功能，短短的一个代码块就足够了。从人脸识别技术，会话接口再到其他领域，Python正在不断地覆盖新领域。正是由于Python语言在人工智能领域的应用有用无法比拟的优势，所以也比其他的语言更有前景。

1.优质的文档

（1）平台无关，可以在现在每一个nix版本上使用

（2）和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

（3）Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

（4）Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

（5）对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

2.AI的Python库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

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。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值，置换表、游戏解决）

3.机器学习库

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。

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。

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。

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饭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。

4.自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。