仲小九929
一個非常好的問題。不是必須，是推薦。Python在AI算法領域是主流開發語言，尤其是隨著近幾年人工智能深度學習快速發展，學習使用Python編程的程序員越來越多。
一，Python語言
Python是一種跨平臺的解釋性腳本語言，最初用於編寫自動化腳本，隨著版本迭代和功能擴展，越來越多被用於大型的項目開發。
Python語法靈活、功能強大、使用方便，在應用於人工智能算法開發時，數據可視化功能非常受到歡迎。
二，開發工具
不僅Python語言好學，而且開發環境容易搭建，Jupyter Notebook和AI互相搭臺，共同助推Python繁榮了起來。
Jupyter Notebook是一個交互式筆記本，便於創建和共享程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。
三，安裝Jupyter Notebook
以pip安裝為例：
1）安裝Python，建議Python3
2）安裝Jupyter和Notebook
pip install jupyterlabpip install notebook
jupyter notebook
3）啟動成功後，瀏覽器打開頁面
http://localhost:8888/
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這是一個非常好的問題，作為一名科技從業者，我來回答一下。
首先，Python是一門全場景編程語言，當前在人工智能的很多細分方向都有比較廣泛的應用，比如自然語言處理、計算機視覺和機器學習等領域，但是並不意味著人工智能研發一定離不開Python語言，實際上很多其他編程語言也完全可以替代Python，比如Java、C++、R、Go等。
人工智能領域之所以使用Python語言比較普遍，有三個比較主要的原因，其一是Python語言有非常豐富的庫支持，能夠讓研發人員把更多的精力放在算法設計和算法訓練等方面；其二是Python語言本身是一門全場景編程語言，有非常強的落地應用能力，而且語言生態也比較健全；其三是Python語言簡單易學，很多人工智能平臺也普遍支持Python語言，這對於普及人工智能技術也有一定的積極意義。
實際上，當前從事人工智能領域的很多研發人員往往都有使用多種編程語言的能力，比如大量的人工智能研發人員都會掌握C、Java等編程語言，之所以大家更願意採用Python語言，還有一個重要的原因，那就是當前很多人工智能研發都處在實驗階段，此時並不會把性能放在第一位，而更注重算法的設計和驗證，此時Python的優勢就比較明顯了。
人工智能領域的研發方向非常多，涉及到的知識體系也比較龐大，Python也並不是適用於所有的場景，實際上在機器人學領域，C語言的應用依然非常多。
最後，對於普通人來說，如果想抓住人工智能時代的機會，可以重點關注一下Python語言，目前開始落地應用的人工智能平臺，大多都支持基於Python進行行業應用開發。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
人工智能學習就是以計算機核心課程（數學基礎課、學科基礎課）為學科主線，以 機器學習、知識表示、計算機視覺、自然語言處理 為學科特色，以學科交叉為輔助，進行相關理論知識和實踐技術能力的全面培養。
人工智能不是要以Python為基礎。而是Python是作為當前開發人工智能，尤其是深度學習程序，快速搭建人工智能解決方案原型的首選語言。至於人工智能程序在工業和商業場景中進行實際部署。往往還是要進一步開發C++等執行效率比較高的程序。對於性能要求不是特別高的地方，也可以用C++語言開發常用功能的程序庫，而使用Python作為運維腳本，加載這些C++程序庫，然後讀取配置文件，執行相應的邏輯。
那人工智能學什麼？人工智能需要學習的主要內容包括（引自清華大學計算機系自然語言處理實驗室劉知遠副教授）：
（1）數學基礎課：清華CS和南大AI都需要學習的有 微積分（或數學分析）、代數與幾何、離散數學（或數理邏輯、圖論等）、概率論。南大AI新增 最優化方法，這在清華CS為研究生課程。
（2）學科基礎課：清華CS和南大AI都需要學習的有 程序設計基礎、數據結構、人工智能導論、計算機原理、數字電路、系統控制。南大AI新增 機器學習、知識表示、計算機視覺、自然語言處理 作為學科基礎課，這在清華CS均為高年級選修課或研究生課程；清華CS需要額外學習 電路原理、信號處理、操作系統、編譯原理、形式語言與自動機，這些被南大AI列為專業選修課。
（3）專業選修課：南大AI設立了很多AI相關的專業選修課，如 自動規劃、概率圖模型、強化學習、神經網絡、深度學習等，在清華CS均為人工智能方向研究生課程；而南大AI設立的很多認知科學、神經科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程，在清華則分散在各院系開設的課程。
學習人工智能要主動參與科研工作的全過程，樹立專業志趣，培養獨立學習的能力、自我學習的習慣、提出問題的意識、以及獨立解決開放問題的能力。
現在最火的深度學習，屬於機器學習，而機器學習又是人工智能的一個分支領域。
就說深度學習吧，深度學習在圖像識別、語音識別、翻譯等領域，人工智能基本具備人的識別能力甚至超越了人類（當然深度學習在推理和認知等方面仍十分欠缺），基於這些能力應用到了很多場景，如醫療、公共安全等。
深度學習主要模型有的CNN，RNN，Autoencoder，GAN，Reinforcement Learning。學習和應用這些不同的神經網絡模型，有TensorFlow 、PyTorch、MXNet等很多開發框架，可以採用C++，Lua語言，Python語言。
而當前全世界人工智能、機器學習的首選語言確實就是Python。python 是一門兼具簡單與功能強大的編程語言，它專注於如何解決問題、自由開放的社區環境以及豐富的第三方庫，無需浪費時間去造輪子，各種Web框架、爬蟲框架、數據分析框架、機器學習框架應有盡有，拿來即用。
