阿蘇風
Python就是因為人工智能而一下子爆紅起來的，下面我來說說它們有什麼關係，供大家參考參考:
1.人工智能的概念(人工智能是一個虛名詞，是一個統稱，它並不是一門特指的專業知識)
2.人工智能的領域有(大數據，雲存儲雲計算，機器視覺，機器學習，深度學習，機器人，智能推薦，美圖相機，聊天機器人，數據挖掘等等，其實還有很多，以上都是人工智能的一個個子集來的)
3.(Python與人工智能的關係)
(1)Python利用爬蟲和機器學習可以搭建智能搜索引擎，智能引擎是屬於人工智能的一個分支。
(2)Python利用“爬蟲” + “Python數據分析” + “Python機器學習” 可以搭建成“數據挖掘”，而數據挖掘數據大數據領域，也是人工智能的一個分支。
(3)Python程序編寫的人臉識別屬於“機器視覺”，也是人工智能的一個分支。
(4)Python的第三方庫itchat 和 wx 微信庫，可以搭建微信自動聊天機器人，自動回覆信息等，也屬於人工智能的一個分支。
Python還有很多關於人工智能方面的，不一一介紹了。
以上是我的看法，希望對你有幫助。
Python是一個時代
我們經常聽到”Python“與”人工智能“這兩個詞，也很容易混淆的兩個詞，那麼Python和人工智能到底有什麼關係呢？今天就為大家解答一下。
1、關於Python
Python是一門計算機程序語言，目前在人工智能科學領域被廣泛應用，廣泛應用就表明各種庫，各種相關聯的框架都是以Python作為主要語言開發出來的。
谷歌的TensorFlow大部分代碼都是Python，其他語言一般只有幾千行。
Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具，從而積累了大量的工具庫、架構，人工智能涉及大量的數據計算，用Python是很自然的，簡單高效。
Python有非常多優秀的深度學習庫可用，現在大部分深度學習框架都支持Python，不用Python用什麼？
2、關於人工智能
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”
簡單來說，人工智能是一種未來性的技術。
人工智能的應用
從我們日常用的智能音箱，到百度、谷歌等獨角獸公司研發的無人駕駛汽車，再到波士頓動力最新的智能機器人，都是人工智能技術的現實應用。
有人預測，在未來十年，人工智能將主導我們的生活。
至2027年：
•自動駕駛已相當成熟，大街上超過30%的汽車是無人駕駛的，很多私家車主在上班期間就把車開啟自動架駛模式，讓它自己接單掙外快
•各行業大量使用機器人替代人工，底層的司機、保安、快遞、清潔工、超市服務員、護士、製造工人等技術含量較低的工程受到極大衝擊。
3、Python和人工智能的關係
其實，簡單來說，Python是最適合人工智能開發的編程語言。
Python由於簡單易用，是人工智能領域中使用最廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI算法一起使用。
當談到AI時，Python是一種現代化的選擇。為什麼呢？除了一般的原因，Python使原型設計變得更加快捷，同時具有更加穩定的架構。舉個例子，比如Scikit-learn(一個機器學習庫)。在Python中調試是一個很快的過程。它還提供了對其他語言的應用程序設計接口(API)。Python的大量的庫很有幫助，但是你必須精通Python，才能很好地利用它。
未來10年將是大數據，人工智能爆發的時代，到時將會有大量的數據需要處理,而Python最大的優勢，就是對數據的處理，有著得天獨厚的優勢，相信未來的10年，Python會越來越火。
Python語言簡單易學，支持庫豐富強大，這兩大支柱從早期就奠定了Python的江湖地位。大數據與人工智能時代，掌握Python基礎後，我們可以選擇數據分析方向、人工智能方向、全棧開發方向.....
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前排很多回答都是有道理的，但說的還不夠具體。這裡就具體描述一下Python和人工智能有哪些關係。
NumPy，Python的科學計算庫，免費開源，支持大量維度的數組和矩陣運行。
Scipy，高級科學計算庫，一般用來操控Numpy數組進行科學計算。
TensorFlow，當前最流行的基於神經網絡的機器學習系統，最先支持的語言是C和Python。
Keras，深度學習庫，最傑出方便的Python庫之一，可在在TensorFlow和Theano之上運行，在高級界面上建立神經網絡。
Theano，類似Numpy，一款定義多維矩陣並含有數學運算符和表達式的Python包。
Pylearn2，建立在Theano上，部分依賴scikit-learn，可以處理向量、圖像、視頻等數據，提供MLP、RBM、SDA等深度學習模型。
Pandas，Numpy的一種工具，Python的一個數據分析包，強大高效的數據分析工具之一。
SciKit-Learn，機器學習庫，建立在Scipy之上。
PyTorch，一種基於Python接口的深度學習框架，用Python實現Torch機器學習框架。
AIMA，Python實現了從Russell到Norvigs的人工智能。
pyDatalog，Python中的邏輯編程引擎
SimpleAI，一個易於使用的AI庫
EasyAi，一個雙人AI遊戲的Python引擎
PyBrain，Python的一個機器學習模塊，它的目標是為機器學習任務提供靈活、易用、強大的機器學習算法，包括神經網絡、強化學習、無監督學習、進化算法等。
BigML，使用容易理解的交互式操作創建優雅的預測模型。
MDP，用於數據處理的模塊化工具包，一個Python數據處理框架。
Mlpy，基於Numpy/Scipy的Python學習模塊，是Cython的擴展應用，包含很多機器學習算法。
PyML，Python機器學習庫，重點提供監督分類法與與幾種有效的分類分析。
PyMVPA，是為大數據集提供統計學習分析的Python工具包。
Pattern，Python的挖掘模塊，提供爬蟲、HTML解析等功能。
Monte，一個Python機器學習庫，可以迅速構建神經網絡、條件隨機場、邏輯迴歸等模型。
Orange，一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟件套裝。
Python NLTK，自然語言處理庫
spaCy：使用Python的Cython進行高級自然語言處理（NLP）的開源庫。
Luminoth，一個用TensorFlow和Sonnet構建的開源的計算機視覺Python工具包，可直接支持物體檢測，背後支持的模型是Faster R-CNN。
OpenCV，非Python庫，一種強大的圖像處理系統，支持多種語言，Python可以方便地進行調用。
所以，Python與人工智能有很大的關係——現在人工智能最流行的編程語言就是Python。
悠悠科教
Python和其它好的技術一樣，在你的開發團隊像病毒一樣快速傳播，然後找到把它應用到各種應用和工具中的方式。換句話說，Python在開始時像一個黑客，而代碼任務像釘子一樣。——Mustafa Thamer，Firaxis 遊戲
而人工智能是當今的“東西”，Python在這個領域也取得了顯著的成績，在商業智能領域，Python也證明了它的實用性。回到AI這個話題，Python已經成為一些AI算法的一部分，從簡單的雙人遊戲到複雜的數據工程任務。Python的AI庫在當今的軟件中扮演重要的角色，包括NLYK，PyBrain，OpenCV，和AIMA。對於一些AI軟件功能，短短的一個代碼塊就足夠了。從人臉識別技術，會話接口再到其他領域，Python正在不斷地覆蓋新領域。
當談到AI時，Python是一種現代化的選擇。為什麼呢，除了一般的原因，Python使原型設計變得更加快捷，同時具有更加穩定的架構。舉個例子，比如Scikit-learn(一個機器學習庫)。
在Python中調試是一個很快的過程。它還提供了對其他語言的應用程序設計接口(API)。Python的大量的庫很有幫助，但是你必須精通Python，才能很好地利用它。
Python將用於BI，它在網絡情報中也是一種力量。自動化的司法調查，安全檢查，網頁分析都可能使用Python來實現。對於BI來說，有一大堆Python能夠使用的工具來使你的工作更加簡單，該語言對算法，數學方程有一個自然的傾向，使它成為一個多用途的媒介。
Python因為它的可靠性和高效性，而不斷地使世界各地的程序員和軟件開發人員印象深刻。它已經侵入新的領域和重要的日常軟件功能。直到繼承者的進入，Python將作為一個全方位的編程語言繼續流行。
西線學院
關係太得去了，tensorflow主要代碼是c++,python,而且python上手快，效率高，積累了很多工具庫，架構等。
