可能对AI领域，主要开发阶段，成就，结果和产品使用感兴趣。有数百个免费源和教程描述使用Python的AI。但是，没有必要浪费你的时间看他们。这里是一个详细的指南，你需要知道在使用Python构建人工智能之前的所有点。
使用什么语言构建AI？
LISP是创造AI最流行的语言之一。其最佳功能包括垃圾回收，统一语法，动态类型和交互式环境。LISP代码是s表达式并由列表组成。
另一种广泛流行的AI编程语言是Prolog。这种语言的最好的东西是内置的统一程序。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不像C一样快，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，有Python，正如开发人员所说，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编写AI？让我们来看看。
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的哲学是非常有趣，因为它包括几个格言。显式而不是隐式，简单而不是复杂。Python创作者珍视美丽的设计和外观。他们喜欢复杂。更重要的是，他们声称可读性是计数。Python有一个干净的语法和语法。它是自然和流利的。正如Python的开发人员所说，语言的目标是使用酷。以英国喜剧组织Monty Python命名，该语言对许多教程和其他材料都有一种有趣的方法。
开发人员声称他们喜欢Python的功能的品种和质量。虽然它不是完美的科学编程语言，它的功能是有效的：
数据结构
类
灵活的函数调用语法
迭代器
嵌套函数
厨房水槽包括标准图书馆
伟大的科学图书馆
酷开源库（Numpy，Cython，IPython，MatPlotLib）
开发人员喜欢Python的其他功能如下：整体语言设计，思想的语法，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，大量的库和测试框架。缺点之一是需要程序员善于MATLAB，因为它在一般科学编码中很常见。这就是为什么许多开发人员在MATLAB中发布开放研究代码。
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。这些工具是完美的数字和科学应用程序。
Python在任何地方和所有人使用：简单的终端命令，极其重要的科学项目和大型企业应用程序。这种语言设计精良，速度快。它是可扩展的，开源的和便携的。
如何使用Python构建AI？
第一步是开始。虽然听起来有点压力和困难，你应该明白，在Python中构建AI将需要一些时间。所需的时间取决于你的动机，技能，编程经验的水平等。
为了用Python构建AI，你需要对这种语言有一些基本的了解。这不仅仅是一个受欢迎的通用编程语言。它也广泛用于机器学习和计算。首先，安装Python。您可以安装Anaconda（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。
如果你正在寻找一些材料，如何更快地提高你的Python技能，请查看以下书籍：
Python硬的方式
Google开发人员Python课程
用于科学计算的Python简介
在Y分钟内学习X
如果你已经有足够的使用Python编程的经验，你应该不时地查看Python文档。
下一步是提高你的机器学习技能。当然，在短时间内达到对机器学习的最终理解几乎是不可能的。除非你是一个天才或者像IBM Watson一样的机器。这就是为什么最好从以下课程开始获得基本的机器学习知识或提高其水平：Andrew Ng的机器学习课程，Tom Mitchell机器学习讲座等。您需要的一切是对机器学习理论方面的基本理解。
在谈论Python时，我已经提到了科学图书馆。这些Python库将在构建AI时有用。例如，您将使用NumPy作为通用数据的容器。包含N维数组对象，用于集成C / C 代码，傅里叶变换，随机数能力和其他功能的工具，NumPy将是您的科学计算最有用的包之一。
另一个重要的工具是pandas，一个开源库，为用户提供易于使用的Python数据结构和分析工具。Matplotlib是另一种你想要的服务。它是一个2D绘图库，创建出版质量数字。最好的matplotlib优点是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-learn是一种用于数据分析的有效工具。它是开源和商业上可用的。它是最受欢迎的通用机器学习库。
使用scikit-learn后，您可以使用Python编程AI到下一级，并探索k-means聚类。您还应该阅读关于决策树，连续数字预测，逻辑回归等。如果您想了解更多信息Python中的AI，阅读一个深入学习框架Caffee和一个Python库Theano。
有Python AI库：AIMA，pyDatalog，SimpleAI，EasyAi等。还有用于机器学习的Python库：PyBrain，MDP，scikit，PyML。如果你正在寻找自然语言和文本处理库，请查看NLTK。
正如你所看到的，Python对于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编程人工智能是高效的 - 你可以验证几乎每个想法与多达30个代码行。
如何使用Python创建一个Chatbot？
如果你经常阅读Letzgro博客，你就知道我们喜欢创建真棒的应用程序和程序，帮助我们的客户改变他们的生活和业务。Chatbots是我们的新爱。Chatbots是新的开始。Chatbots是新的应用程序。我可以继续它的年龄。但是，你应该知道的一切是chatbots是新的在线助手，通过聊天提供不同的服务。
例如，
Chatbots是一种AI。更具体地说，chatbots是ANI，人工的狭义智能。他们不像人类那么聪明。此外，chatbots可以执行有限的任务。然而，这些功能仍然使我们的生活更容易。这就是为什么如此多的企业家正在考虑把聊天机器人带到他们的网站。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。您可以与专业的软件开发公司构建chatbots
如果你想在Python中创建人工智能聊天机器人，你需要AIML包（人工智能标记语言）。首先，使用on pattern创建标准启动文件。加载aiml b。添加随机响应，使对话框有趣。现在要编写自己的AIML文件，浏览一些已经可以使用的文件。例如，在Alice Bot网站的AIML文件中搜索。输入Python。
当您创建启动文件时，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，程序将开始学习。加快大脑负荷。添加Python命令。这是一个介绍如何使用Python的人工智能。