Python作為一種編程語言已經引起了開發人員的廣泛關注，它具有易學易用，適合初學者使用等優點，因此被廣泛應用于許多領域，其中包括人工智能領域。

Python可以與許多人工智能工具和技術結合使用。例如，人工神經網絡是實現人工智能的關鍵技術之一，而Python可以用于訓練和使用神經網絡。此外，Python還可以用于強化學習，自然語言處理和計算機視覺等領域。

import tensorflow as tf
# 創建神經網絡
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
# 配置模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
# 導入數據集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 處理數據集
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 評估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

在上面的代碼示例中，我們使用TensorFlow和Keras庫來創建和訓練一個神經網絡，以識別手寫數字。訓練數據集是MNIST數據集，它是一個常用的測試數據集，用于評估機器學習和人工智能模型的性能。

Python在人工智能開發領域中的應用是不斷增長的。Python的語法簡單易懂，其強大的庫支持使得開發人員可以快速開發出創新的人工智能應用。