Python作為人工智能的選擇語言，肯定是有著自己的優(yōu)勢(shì)。它是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀?jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言，Python語法簡(jiǎn)潔清晰，特色之一是強(qiáng)制用空白符(whitespace)作為語句縮進(jìn)。這些在粵嵌Python培訓(xùn)課程中都會(huì)有介紹到。

　　Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對(duì)Lips和Python的比較，這兩種語言彼此非常相似，僅有一些細(xì)小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫(kù)。因此，粵嵌Python培訓(xùn)課程表示它非常適合作為人工智能語言的，且它擁有強(qiáng)大的人工智能庫(kù)：

　　1、總體的AI庫(kù)

　　AIMA：Python實(shí)現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”的算法；

　　pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎；

　　SimpleAI：Python實(shí)現(xiàn)在“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法，它專注于提供一個(gè)易于使用，有良好文檔和測(cè)試的庫(kù)；

　　EasyAI：一個(gè)雙人AI游戲的python引擎。

　　2、機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

　　PyBrain一個(gè)靈活，簡(jiǎn)單而有效的針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來測(cè)試和比較你的算法;

　　PyML一個(gè)用Python寫的雙邊框架，重點(diǎn)研究SVM和其他內(nèi)核方法，它支持Linux和MacOSX;

　　scikit-learn旨在提供簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機(jī)器學(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的一個(gè)多功能工具，它是python的一個(gè)模塊，集成了經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，這些算法是和python科學(xué)包緊密聯(lián)系在一起的;

　　MDP-Toolkit這是一個(gè)Python數(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴(kuò)展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實(shí)現(xiàn)是簡(jiǎn)單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的，包括信號(hào)處理方法，流型學(xué)習(xí)方法，集中分類，概率方法，數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。

　　3、自然語言和文本處理庫(kù)

　　NLTK開源的Python模塊，語言學(xué)數(shù)據(jù)和文檔，用來研究和開發(fā)自然語言處理和文本分析，有windows、MacOSX和Linux版本。

　　以上是Python語言為什么適合用于人工智能的原因，另外粵嵌Python培訓(xùn)課程培養(yǎng)學(xué)生設(shè)計(jì)架構(gòu)和思路，面試和工作中更適合復(fù)雜的開發(fā)環(huán)境。而且課程內(nèi)容全面涵蓋前端、后端、爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等課程，致力于培養(yǎng)python全能工程師。