無論是初創公司還是跨國公司，Python都為每個人提供了一個很好的好處列表。它是最受歡迎和功能強大的高階程式語言，在2018年獲得了極大的普及。

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它的日益普及使得它能夠進入一些最流行和最複雜的過程，如人工智慧(AI)、機器學習(ML)、自然語言處理、資料科學等。

Python附帶了大量內建庫。許多圖書館都是人工智慧和機器學習的。它使Python成為每個企業的最愛。它功能強大，易於在Web開發中用人工智慧實現。

根據 W3Techs 、blogpot.com、Ubuntu.com、Banker鞍a.com、Fazenda.gov.br是一些使用Python的流行網站。Python目前的市場狀況如下：

在GitHub平臺上，Python超過Java成為第二大使用的程式語言，2017年開啟的請求比2016年增加了40%。

根據Stack溢位，38.8%的使用者主要使用Python作為他們的專案。根據最近的一項調查，Python的流行度在2018年超過了C#，這與2017年的PHP相同。

根據builther.com的資料，45%的科技公司更喜歡用Python來實現人工智慧和機器學習。

根據斯塔蒂斯塔2019年，全球人工智慧市場預計價值約為7350億美元。

不可否認的是，人工智慧開始在多個行業和多個領域發揮重大作用只是時間問題。

讓我們快速檢視一些主要的行業名稱，這些公司今天受益於人工智慧：

>保健

->銀行業務

>教育

->農業

->營銷

->汽車

>電子商務

->餐飲行業

在這個部落格中，我們將討論選擇Python用於AI開發專案的各種原因。

清單如下：

1)減去“守則”

人工智慧(AI)中涉及的演算法很多。Python提供的測試方便使它成為競爭對手中最好的程式語言之一。使用Python，您可以輕鬆地編寫和執行所有程式碼。

與其他基於OOPS的程式語言相比，Python能夠用五分之一的程式碼實現相同的邏輯。因此，這是公司選擇Python進行基於人工智慧的專案的第一個原因。此外，您還必須僱用一個 Web應用程式開發公司 

2)大受歡迎

Python正在贏得全世界數以百萬計的開發人員的青睞。Python的學習工具正在吸引新的開發人員來學習這種程式語言。雖然基於人工智慧的專案需要有經驗的開發人員，但是Python是一個沒有問題的學習曲線。

僱用Python開發人員比尋找多道程式開發人員更容易。因為它的Active Developer社群和擴充套件的庫，加上改進的原始碼和開發中的語言，使得Python成為當前趨勢更多的語言。

3)預先建成的圖書館

Python包含了人工智慧專案(人工智慧)所需的許多庫。其中一些庫是用於科學計算的Numpy庫、用於機器學習的PyBrain庫和用於高階計算的程式庫。

其他一些庫，如AIMA和Norvig，可以用於人工智慧演算法的實現。此外，所有這些專用庫都為開發人員節省了時間。因此，如果您不瞭解這些庫，那麼最好僱用瞭解這些庫的Python開發人員。

4)靈活性

Python的主要優點之一是靈活性。有了指令碼和OOPS方法之間的選擇，Python適合於任何用途。此外，它還作為一種完美的背景語言工作，加入不同的資料結構也適用於Python。

此外，Python還提供了驗證IDE本身中大多數程式碼的選項，對於在演算法之間進行鬥爭的開發人員來說，這是一個很好的選擇。

5)相容性

Python為開發人員提供了從現有程式語言提供API的靈活性，實際上，對於新的Python開發人員來說，API非常靈活。此外，Python還獨立於平臺。

只需對原始碼進行微小的更改，就可以使專案或應用程式在不同的作業系統中工作。這為開發人員節省了大量時間來測試不同的作業系統和遷移原始碼。因此，如果你希望你的人工智慧專案是最好的，你應該 僱用web應用程式開發人員 有人工智慧專案的經驗。

6)全力支援

Python是一種開源程式語言，得到了開發人員社群的大力支援。有許多可用的資源可以使任何開發人員在短時間內解決他們的問題和問題。

此外，您不能忘記，有大量Python開發人員社群願意在開發生命週期的各個階段幫助其他Python開發人員。

Python中的哪些庫可以幫助您實現AI？

• Scikit-學習
• TensorFlow
• Numpy
• 喀拉斯
• ELI5
• 皮托爾奇
• 輕型GBM
• 西亞諾
• 熊貓

結論：

人工智慧日益複雜。而Python正在使基於人工智慧的專案開發過程變得更加容易。由於程式碼行較短，開發人員發現用Python編寫程式碼很容易。此外，還有幾個內建庫可以使基於人工智慧的專案更加先進.

Python的簡單性吸引了許多開發人員為人工智慧和機器學習建立新的庫。由於大量的庫，Python正在變得非常受歡迎。 AI開發人員 專心致志機器學習專家.