¿Python es actualmente un lenguaje flexible para IA?

Sí, de hecho muy flexible.

Python es uno de los lenguajes más populares utilizados para el desarrollo de la IA. Otros populares incluyen LISP, Prolog y Java. Muchos programadores eligen Python en lugar de otros idiomas porque:

1. Python es muy fácil de aprender.
2. Python es rápido, bien diseñado, robusto, escalable y portátil.
3. Legibilidad con gramática y sintaxis limpias
4. Lenguaje científico eficiente con características como estructuras de datos, iteradores, funciones anidadas
5. Numerosas bibliotecas de código abierto como numpy, cython, ipython, MatPlotLib
6. Balance de programación de alto y bajo nivel
7. Tiene muchos tutoriales y documentaciones fáciles de entender disponibles.

¿Te gustaría comenzar a construir IA usando Python? Sigue estos simples pasos y serás imparable antes de lo que esperas.

• Cuando la inteligencia artificial sea capaz de reproducirse, ¿sería correcto llamar a ciertos tipos de especies (excepto el hecho de que no son biológicas)?
• ¿Por qué el trabajo de inteligencia artificial está restringido a los niveles de doctorado e investigación? ¿Por qué no hay iniciativa para una carrera de IA?
• ¿Es más probable que una empresa privada o investigadores desarrollen inteligencia artificial general en alguna institución académica?
• ¿Estarías dispuesto a tener tu cerebro físicamente conectado a un sistema de IA? ¿Por qué?
• ¿Cuál es el futuro de IOT y AI en India?

1. Tener algunos conocimientos básicos a intermedios de python. Hay muchos tutoriales y cursos gratuitos en línea para ayudarlo con eso.
2. Aprenda a usar varias bibliotecas científicas disponibles con python. Estas bibliotecas de Python incluyen Numpy, que se utiliza como contenedor de datos genéricos, pandas, una biblioteca de código abierto que proporciona al desarrollador estructuras de datos y herramientas analíticas fáciles de usar, MatPlotLib, una biblioteca de trazado 2D que crea figuras de calidad y Scikit-learn , una herramienta eficiente para el análisis de datos también. También querrás estudiar Caffee, un marco de aprendizaje profundo y Theano, otra biblioteca de Python. Todos estos son de código abierto y fáciles de aprender.
3. Algunas habilidades de aprendizaje automático son relevantes. Centrarse más en los aspectos teóricos del aprendizaje automático.
4. Explore el agrupamiento de K-means, clasificación, árboles de decisión, predicción numérica continua, regresión logística, redes neuronales, aprendizaje profundo, etc.
5. Familiarícese con las bibliotecas de IA de Python, las bibliotecas de aprendizaje automático, las bibliotecas de NL y de procesamiento de texto y las bibliotecas de redes neuronales según sea relevante para su proyecto. Las bibliotecas disponibles para estos se pueden encontrar aquí PythonForArtificialIntelligence – Python Wiki
6. Verifique la documentación de Python de vez en cuando.

En conclusión, los grandes programadores prefieren usar Python para sus proyectos de inteligencia artificial porque tiene marcos buenos y potentes, herramientas fáciles de usar para visualización, creación rápida de prototipos y lo más importante, tutoriales y documentación ampliamente disponibles porque es de código abierto.