Python 是人工智能开发的首选语言，其丰富的库和简洁的语法让复杂算法变得触手可及。以下是 Python 在 AI 中的核心应用场景：

1. 机器学习基础

  • Scikit-learn：用于传统机器学习模型（如线性回归、决策树）
  • Pandas：数据清洗与分析的利器
  • NumPy：高效处理多维数组的数学库
  • 📊 示例：import matplotlib.pyplot as plt 可可视化数据分布

2. 深度学习框架

  • TensorFlow：谷歌开发的灵活数值计算库
  • PyTorch：Facebook 的动态神经网络框架
  • 🧠 使用 torch.nn 构建神经网络层
  • 📁 项目结构建议：/ai-tutorials/python_tutorial_structure（点击查看结构详解）

3. 自然语言处理 (NLP)

  • NLTK：经典自然语言处理库
  • HuggingFace Transformers：预训练模型调用接口
  • 💬 示例代码： 
    from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("summarization")

4. 计算机视觉

  • OpenCV：图像处理核心库
  • Pillow：图片格式转换工具
  • 📷 使用 cv2.imread() 读取图像文件

Python_在AI中的应用

5. 强化学习

  • Stable Baselines3：基于 PyTorch 的强化学习库
  • 🕹️ 示例：训练智能体通过 gym 环境完成任务

扩展学习

如需深入了解 Python 在 AI 领域的实践案例，可访问 Python AI 项目实战 路径。