概括
多亏了机器人应用程序，现在学习新的编程语言变得可能且简单。Python 是当今常用的编程语言。由于机器人应用程序，Python 变得相对容易理解。人工智能和机器人已经存在半个多世纪，并且它们的突破正在快速增加。对人工智能的需求空前高涨，如果您有兴趣了解更多关于人工智能和机器人技术的知识，那么您来对地方了。人工智能和机器人是本博客的主题。使用 Python，您将能够通过实际的 Python 实现掌握 AI 和机器人技术的所有想法。
1. 什么是人工智能和机器人？
人工智能 (AI) 和机器人技术是 IT 行业的新黑暗。虽然关于其增长安全性的争论仍在继续，但开发人员仍在继续扩展人工智能的能力和能力。人工智能已经远远超出了科幻小说的领域。它成为了一项要求。AI 通常用于处理和分析大量数据，有助于处理由于数量和强度增加而无法手动完成的任务。
人工智能 (AI) 已成为该行业的一个革命性术语，这是有充分理由的。迄今为止，人工智能 (AI) 在技术领域取得了进展，根据 Gartner 的一份报告，到 2020 年，人工智能将创造 230 万个工作岗位，取代它将取代的 180 万个工作岗位。
Python 是当今常用的编程语言。由于机器人应用程序，Python 变得相对容易理解。这种语言非常适合创建各种应用程序。尽管有许多其他语言可供选择，但人们出于各种原因选择 Python。与其他软件和计算机语言相比，Python 是一种灵活而强大的语言。
2. 为什么 Python 最适合人工智能和机器人？
Python 还附带了一个庞大的代码库，使其成为适用于各种应用程序的多功能工具。机器人技术是这些领域之一的一个例子。机器人与 Python 的结合产生了真正成功的工作。
随着数据量和复杂性的不断增加，人工智能和机器人技术现在被用于处理和分析数据。公平地说，人脑有能力分析大量数据，但它在任何给定时间都受到材料数量的限制。人工智能不受此约束。AI 辅助的预测和洞察可提高公司效率、降低生产成本并提高生产力。许多行业都在使用人工智能和机器人技术来提高性能和加速产品开发，这一点不足为奇。
工业机器人市场估计价值800亿美元。大多数机器人技术的进步都归功于人工智能 (AI) 行业的进步。在机器人领域，人工智能有助于控制机器人。Python 因其易用性和灵活性而成为一种广泛使用的编程语言。
3. 为什么 Python 在所有这些领域都如此受欢迎？
以下是 Python 成为任何核心软件开发人员或数据科学家、机器学习工程师或任何其他人的首选语言的一些主要原因：
更少的代码：人工智能的实现是大量功能的必要条件。多亏了 Python 的预定义包，我们不必编写所有算法。为了让事情变得更简单，Python 有一种“在编写代码时检查”的方法，可以减少测试代码所花费的时间。
预建库：Python 拥有大量预建库，有助于实现人工智能和机器人功能。因此，每次您想在数据集上运行算法时，您所要做的就是编写并运行一行代码来安装和加载适当的包。NumPy、Tensorflow、Pytorch、Keras 和其他预建库就是例子。
易于学习：Python 具有相当基本的语法，可用于实现简单的计算，例如将两个字符串添加到更复杂的过程中，例如开发机器学习模型。
平台无关：Python 可以在多种平台上运行，包括 Windows、macOS、Linux、Unix 等。在将代码从一个平台迁移到另一个平台时，您可以使用 PyInstaller 之类的工具来处理任何依赖性问题。
庞大的用户社区：Python 拥有庞大的用户社区，当我们遇到编码问题时，他们总是乐于提供帮助。除了庞大的粉丝群之外，Python 还提供了各种社区、群组和论坛，程序员可以在其中讨论他们的问题并相互支持。
4. Python 中的机器人和人工智能库
因为这个博客是关于人工智能和机器人的 Python，我将向您展示一些最有用和最流行的基于人工智能的 Python 库。
Tensorflow：它是谷歌开发的库，广泛用于机器学习算法的开发和涉及神经网络的复杂计算的执行。
Scikit-Learn：Scikit-learn 是一个 NumPy 和 SciPy 相关的 Python 包。它被认为是处理大量数据的最佳库之一。
Numpy：Numpy 是一个 Python 模块，用于计算科学和数学数据。
Theano：Theano 是一个函数库，可以高效地计算和计算多维数组数学表达式。
Keras：这个库使构建神经网络变得更容易。它还为构建模型、评估数据集、显示图形和许多其他事情提供了最佳功能。
NLTK: NLTK (Natural Language Toolkit): Kit 是一个用于自然语言处理、文本分析和文本挖掘的 Python 库，是一个免费的源代码。
Python 与机器人操作系统兼容。Python 拥有机器人领域所需的计算库。例如，Python 远程对象 (Pyro) 是一个用于创建应用程序的库，其中对象可以通过 Internet 相互通信。Pybotics 是一个用于机器人运动学和校准的开源 Python 工具箱。Pyrobotics 旨在提供一个简单、清晰和紧凑的界面，用于快速模拟和评估各种机器人概念，包括运动学、动力学和校准。PyRobot 是一个 Python 工具包，用于比较和运行机器人学习实验。它适用于没有 API 的应用程序。由于这个库，我们现在可以运行机器人而无需处理机器人特定的软件。Python 的机器人库真的很方便。
5. 对机器人和人工智能的需求
自 1950 年代发明人工智能以来，我们已经看到人工智能的潜力呈指数级增长。但是，问题是为什么人工智能突然变得如此重要？为什么我们现在要讨论人工智能和机器人技术？
以下是人工智能和机器人技术大受欢迎的主要原因：
更强大的计算能力：构建人工智能和机器人模型包括重要的计算和复杂神经网络的实现，这需要大量的计算能力。这导致了 GPU 的发明。
数据生成：在过去几年中，我们生成了大量数据。必须使用机器学习算法、其他机器人技术和人工智能方法来检查和处理此类数据。
广泛投资：随着特斯拉、Netflix 和 Facebook 等科技巨头开始投资人工智能和机器人技术，该技术日益突出，导致对基于人工智能和机器人技术的解决方案的需求增加。
人工智能和机器人技术正以指数级的速度增长，并以快速的速度为经济做出贡献。因此，现在是您进入人工智能领域的绝佳时机。
6. 用人工智能和机器人学 Python 后的工作简介
根据 Indeed 的数据，过去三年对人工智能和机器人技术的需求翻了一番多，工作岗位增加了 119%。如果没有许多工作简介，这个人工智能和机器人与 Python 博客将是不完整的。因此，如果人工智能和机器人技术让您着迷，并且您想在该领域工作，那么如果您拥有人工智能和机器人技术，以下是您可以申请的各种工作简介。
机器学习工程师
大数据工程师/架构师
人工智能工程师
研究科学家
商业智能开发人员
数据科学家
结论
人工智能 (AI) 和机器人技术是允许机器复制人类行为的技术。人工智能 (AI) 和机器人是对计算机系统的研究和开发，这些计算机系统可以执行通常需要人类智能的活动，例如视觉、语音识别、决策和语言翻译。您可以从不同平台上的各种免费Python 在线课程中了解如何使用 Python 实现人工智能 (AI) 和机器人技术。
