Python是一種流行的編程語(yǔ)言，越來(lái)越多的人開(kāi)始用它來(lái)學(xué)習(xí)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。

Python有很多應(yīng)用程序界面（API），支持許多流行的AI框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras等。這些框架圍繞著Python構(gòu)建，提供了實(shí)現(xiàn)人工智能算法的現(xiàn)成工具。

import tensorflow as tf
from keras import Sequential
from keras.layers import Dense
# 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 編譯模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 訓(xùn)練數(shù)據(jù)
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

這是一個(gè)使用TensorFlow和Keras創(chuàng)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子。Python還可以用于其他人工智能領(lǐng)域，如數(shù)據(jù)分析和自然語(yǔ)言處理。

Python具有簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法和易于理解的功能，使其成為學(xué)習(xí)人工智能的理想選擇。Python社區(qū)也非常活躍，提供有用的支持和文檔。

不斷改進(jìn)自己的Python技能，會(huì)增加自己在人工智能領(lǐng)域中的競(jìng)爭(zhēng)力，并幫助開(kāi)發(fā)更高效的應(yīng)用。