一、python人工智能难不难？
学Python不难。人工智较难。
现在人工智能的发展已经离我们很近了！早在若干年前最好的例子是下围棋的阿尔特狗，打败了很多围棋界高手，当时就显示了机器强大的智能。
最近，好像就是本月，无人驾驶汽车已经开始在亦庄试运行，央视新闻联播主持人都亲自去体验，车顶有一个自动旋转的陀螺仪来接受信号 ，相当的智能，这是人工智能离我们最近的一个例子，它已经开始服务于我们。
国外的例子就更多了，智能机器人已经像人类一样双腿走路，不再是通过轮子来行动，有人一样的灵活性，摔倒了，自己爬起来。机器狗也是四腿着地，行动的敏捷性和真狗都有一拼。
看到了人工智能的发展，想提升自己，来学习计算机语言python，我感觉这个路径你选择对了，因为万事开头难，你选择了一个开始相对容易些的突破口来入门，符合人们的认知规律，先易后难，由简入繁。什么技术都是刚入门简单，深入难，要豁的出去时间。
二、python怎么实现人工智能？
Python被称为人工智能时代的黄金语言，但是仅仅掌握它还是不能够胜任人工智能方面的工作。Python语言是一门工具，而人工智能是一个非常广的方向，诸如宽度学习、深度学习、各类算法等等。
如果你具备了Python编程能力，那你可以用Python做点什么呢？
一、网络爬虫。采集网页的数据，为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑，网络爬虫数据还可以做浏览器等；
二、数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库，可以助力你进行科学计算和可视化；
三、日常任务。比如自动备份你的MP3、12306抢票等；
四、web开发。其实很多著名的网站像知乎、YouTube、豆瓣网就是Python写的，很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python；
五、网络游戏后台。很多在线游戏的后台都是Python开发的；
六、运维、应用开发、大数据、人工智能、自然语言处理等。
……还可以写很长很长…………还可以写很长很长……
三、python人工智能编程例子？
Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：
1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。
2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。
四、python人工智能要学多久？
python至少要学三个月才可以入门。学习永无止境，学技术同样如此，只会越来越深入，学习时间长短，只是深入程度，技术水平不一样
五、python人工智能领域的应用？
Python语言的行业应用边界比较广阔，不仅IT互联网行业在采用Python，在其他行业领域也在大量采用Python，而且Python在很多传统行业领域的科研机构内也都有大量的应用，这就使得采用Python会有一个更广泛的交流场景，未来产品的落地应用也会比较广。
六、python人工智能图像识别原理？
大概的技术方向吧：
Python调用ffmpeg 或者opencv 读取媒体的帧。
然后针对每一帧，或者自己定义关键帧来提取特征值(SIFT), 用OpenCV来处理。这一段可以存到数据库或者其它别的方向。
任何一帧提取后，计算 SIFT 去上面的数据库匹配。
一下就是你要懂OpenCV也就是一定的图像处理能力，然后就是个特征匹配或者图像检索问题。
七、python之禅是什么？
Python之禅（The Zen of Python）是Python程序设计语言的设计原则和哲学观点的和概述。它以简短的诗歌形式表达，并通过Easter Egg的形式将其添加到Python解释器中。Python之禅由Python社区的资深开发人员Tim Peters于1999年编写，并在Python解释器中以命令”import this”来查看。Python之禅阐述了Python的核心价值观，包括简洁、可读性、明确性、优美等。以下是Python之禅的内容：- Beautiful is better than ugly.（美胜于丑）- Explicit is better than implicit.（明胜于晦）- Simple is better than complex.（简胜于繁）- Complex is better than complicated.（繁胜于难）- Flat is better than nested.（扁胜于嵌）- Sparse is better than dense.（疏胜于密）- Readability counts.（可读性很重要）- Special cases aren’t special enough to break the rules.（即便特例是特例，也不应该违背原则）- Although practicality beats purity.（实用性在某些情况下优于纯粹性）- Errors should never pass silently.（错误不应该被默默地忽略）- Unless explicitly silenced.（除非明确地将其忽略）- In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.（面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑）- There should be one– and preferably only one –obvious way to do it.（最好只有一种明显的方法去做某事）- Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.（尽管这种方式可能并不明显，除非你是荷兰人）- Now is better than never.（现在要比永远好）- Although never is often better than *right* now.（尽管永远经常好过“马上”）- If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.（如果代码实现难以解释，那就是个坏主意）- If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.（如果代码实现容易解释，那可能是个好主意）- Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!（命名空间是一个非常好的主意，我们应该多做这样的事情！）这些原则和价值观指导着Python程序员编写出简洁、可读性强、易于理解和维护的代码。
八、python人工智能的应用情况？
Python人工智能在各大领域都得到了很好的应用，包括机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的语言，广泛应用。而且从AI的角度上来说，AI是我国发展的关键，也是国家战略的关键，对于人工智能的重视已经达到了一定的地位，不仅将Python列入到教育体系之中，人工智能的人才培养也是国家在关注的。
Python人工智能开发应用领域：
1、搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)
2、医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。
3、计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错。
4、还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。
九、人工智能+Python学习路线有吗？
机器学习算法+Python实现
深度学习–》Python实现(CNN能实现就够了，这是斯坦福对研究生的标准)
以上两种都可以，
第一个推荐看和西瓜书，能实现的尽量实现，一般来说，比较新比较复杂的算法，书里面都没出现，所以说实现的难度还是不高的
第二种，推荐看cs231n的视频，然后就要去看近几年的论文，
十、python机器学习和人工智能区别？
人工智能一般指深度学习，深度学习也是机器学习近些年发展的一个趋势。所以深度学习也属于机器学习。让机器通过训练去学习好的权重最终可以打到好的可供利用的模型结果。
