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比Python优秀的语言有那些？ go语言比Ruby高级吗？ 人工智能行业…谁更强大？谁最有前

你的问题就是能挑起战争的问题。没有那种语言更优秀，大部分你听说过的语言都是Turning Complete，就是能完成你想要的所有功能。没有更好的只有跟适合的。

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人工智能行业最流行的语言还是Python。比如Google开源的tensorflow就是Python的库。

Go是一个通用的语言，跟Ruby比起来没有什么高级不高级，按照设计目标的话更低级（因为go需要编译，静态类型等等）。

如果你是初学者，不要看什么更火，而是要踏实的学习基础，你列举的语言你会了一种，其他的都不难学，就是遇到不同的情况用不同的语言。

学人工智能要学些什么？

、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识，包括线性代数、概率论、最优化方法等。

2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。

3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应，并取得了良好的效果。这一模块覆盖了神经网络中的基本概念，包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。

4、深度学习。简而言之，深度学习就是包含多个中间层的神经网络，数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。这一模块覆盖了深度学习的概念与实现，包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。

5、神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已经被用于各种应用场景，并取得了不俗的效果。这一模块覆盖了几种神经网络实例，包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的补充。这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。

7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动，在诸多实际问题的处理中，人工智能也提供了有意义的尝试。这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用，包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。

人工智能培训一般要多久，人工智能要学习哪些内容？

基础不同，学习人工智能的时间也是不同的，零基础学员人工智能培训周期一般在五个月左右。零基础学员没有计算机编程能力也没有相关开发经验，所以要从最基本的 python 编程语言开始学习，python因为其功能强大，应用广泛，同时有很多的现成的人工智能，机器学习相关的资源，因此选择 python作为人工智能学习的基础，学习起来并不是很困难，一个月左右就可以胜任。零基础学员学习了编程之后，具备一定的人工智能基础和学习能力之后就可以开始学习人工智能相关课程了。如果你有对应的计算机编程或者有过相关的开发经验，然后来学习人工智能，那么难度上会小很多，而且根据个人的情况，可以考虑直接跳过基础部分内容的学习，直接开始学习后面中级和高级部分的课程，这样一来，你的学习所需要的时间就会缩短。

人工智能一般要学以下几个方面的内容：

课程阶段一：Python 基础

课程阶段二：Python 进阶

课程阶段三：数据库实战开发

课程阶段四：web 前端开发

课程阶段五：Python 爬虫开发

课程阶段六：Django 框架

课程阶段七：云计算平台

课程阶段八：数据分析

课程阶段九：人工智能

向人工智能学习如何学习

1．学习或者回忆一些数学知识

因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数（loss function）。

而训练的过程，就是求解最优解及次优解的过程。在这个过程中，我们需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识，如果学过就最好，没学过也没关系，仅仅知道原理和过程即可，有兴趣的读者可以涉猎一些推导证明。

2．掌握经典机器学习理论与基本算法

这些基本算法包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络和BP算法、PCA、过拟合与正则化等。[2]

在本书“实战篇”的第8章到第13章的例子中也有贯穿这些算法知识，保证读者可以用它写出一个小的TensorFlow程序。

3．掌握一种编程工具（语言）

Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python是很多新入门的程序员的入门编程语言，也是很多老程序员后来必须掌握的编程语言。我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作，尤其是Numpy、Pandas第三方库，也要多试试机器学习的库，如sklearn，做一些SVM及逻辑回归的练习。这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益。

有些工业及学术领域的读者还可能擅长MATLAB或R，其实现算法的思想和Python也很类似。

同时考虑到许多读者是使用C++、Java、Go语言的，TensorFlow还提供了和Python“平行语料库”的接口。虽然本书是主要是基于Python讲解的，对于其他语言的原理和应用API也都非常类似，读者把基础掌握后，只需要花很短的时间就能使用自己擅长的语言开发。另外对于Java语言的同学，本书第18章会讲解TensorFlowOnSpark，第19章会讲到TensorFlow的移动端开发。

等等

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