Python是一種高級編程語言，它具有簡單易學、功能強大、可讀性強等特點，因此在計算機行業(yè)中應用范圍廣泛，被譽為“全能編程語言”。

目前Python最大的應用之一就是人工智能領域。Python擁有大量的機器學習、深度學習等人工智能相關(guān)的庫和工具，如Tensorflow、Keras、PyTorch等，這些工具大大簡化了人工智能領域的開發(fā)難度，使得更多的人能夠參與到人工智能的開發(fā)中來。

下面是使用Python進行圖像分類的示例代碼：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 加載數(shù)據(jù)集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
# 數(shù)據(jù)預處理
x_train = x_train.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28 * 28).astype("float32") / 255.0
# 定義模型
model = keras.Sequential(
[
layers.Dense(256, activation="relu"),
layers.Dense(128, activation="relu"),
layers.Dense(10),
]
)
# 編譯模型
model.compile(loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), optimizer=keras.optimizers.RMSprop(), metrics=["accuracy"])
# 訓練模型
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2)
# 評估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

以上代碼使用Tensorflow庫，實現(xiàn)了對手寫數(shù)字進行識別的圖像分類任務。以上代碼雖然簡潔易懂，但其背后的思想和算法非常復雜和精妙。可以看到，Python在人工智能領域擁有廣泛的應用前景。