学习人工智能技术,为何先学Python?

人工智能之所以选择Python,不是因为这种语言快,相反Python是比较慢的,而且Python在开发软件中,它又没有什么优势,说运行速度,比不上C和C++,说网络响应,又比不上Java和JavaScript,所以如果要在几十种流行的计算机语言内票选最慢、最耗能的前五名,Python绝对是榜上有名。

但Python这种语言也是有很多优点的,其结构简单,学起来不需要大量的语法细节,让很多非计算机专业的人拿来编写脚本程序。例如金融从业员用来编写交易脚本,工程师用来编写图纸处理脚本,数据科学家用来编写图像分析脚本,这就让这种语言有了更好的群众基础,于是很多不错的第三方库被众人慢慢地开发出来了。例如数据科学家最常用的Pandas、Matpolotlib,金融从业员最常用的yfinance、Tushare、工程师最常用的NumPy等等。

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而是搞人工智能的科学家们大部分都不是搞软件的专业高手,当发现有一种计算机语言够简单,还有很多不错的第三方库,免费,且不用从零开始使用写代码的时候,为什么不拿来用呢?

Python有很多很多第三方库,有多少?34万个,这是所有计算机语言中最多的。所谓的第三方库,指的是别人已经开发出来的小代码。例如,我想写一个微信这样的软件,缺少经验的我往往都会想办法自己来写,不断的组织语法、变量、函数和条件语句,有时候,一个不少心,漏写了一个分号,多写了一个冒号,程序就不能运行了。但这个时候发现有一个第三方库,功能齐全,代码成熟,不用多想,直接引用,然后自己再改改代码,程序就成功运行了。

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如果你一名人工智能的算法大师,你希望将更多的时间花在完善算法上面,还要花时间去编程,构建框架上面呢?这个时候,Python就成为人工智能开发的首选了。

现在很多培训班用Python来蹭人工智能的热度,宣传“Pyhon零基础入门,小白三天也能学会人工智能”、“人工智能训练营,一行代码教你开启人工智能模式”等等,这只是用来吸引学员的虚假宣传,对公众更是一种严重误导。

学习Python并不等同于人工智能,即使用C/C++这些计算机语言都能替代python的大部分工作内容,但如果想通过学习Python来提升自己的话,这门计算机语言还是很不错的。对于我们做财务或审计的人来说,即使自己能写代码,对代码要求也不会太高,能跑起来就行了,不要去学习全部的计算机理论和代码分析之类的深奥知识,我们是财务,我们是审计,我们的工作不是计算机工程师,掌握一定的操作水平就可以了,我之前就没有经验,学了一大堆没有派上用场的知识,浪费了时间。

由于本文不是专门的讲解Python的用法,如果有兴趣的朋友,可以找找我公众号上的历史文章,搜索“冻苹果没有虫”就可以了,当中有不少的Python教程和应用编写实例,当中也有介绍到人工智能的一些案例。地址:github.com/Gandedong/audit-python

市场上有很多人工智能开发都是用Python编写的,想理解其中的思路,Python最好要学一下的。如果你不从事人工智能的工作,Python作为一个有丰富第三方库的计算机语言,也可以在其他工作上面帮到你。例如Python有pandas库,可以帮你做数据透视;有Xlwings库,可以帮你批量合并报表;有Matplotlib库,可以帮你做图表;有requests库,可以帮你下载报表;有PyPDF2库,可以帮你做pdf文件;有mysql-python库,可以帮你连接SQL数据库;有pyautogui库,可以帮你自动录凭证;以上这些都可以在财务工作中应用得上,或者不当会计了,也可以去金融公司从事相关工作。

Python 也可以用于构建资产定价模型、风险管理和量化交易管理。在北上广深的招聘网站输入Python+金融,涉及的职位有2200个。

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另外,学习一门计算机语言最重要的是动手去实践,最好的方法是跟着别人将代码一个一个的敲上去。就像学习驾驶一样,开头可能很慢很难,但时间长了,就会开得飞快。毕竟,相对于人工智能的线性代数、统计学习、神经网络、建模识别等的知识,编程反而是最容易的了。

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