② 语言的AI门槛更低

对于其他编程语言而言，学生、开发者以及研究人员需要在使用该语言进入AI之前必须了解并熟悉该语言，而且要经过大量的语言和项目训练才能真正进入AL。

而的情况并非如此，即使是具有非常基本知识的程序员也可以轻松使用进行AI项目开发。

③ 语言更加灵活，对AI支持更好

与C、C++或Java语言相比，我们花在语言编写和调试代码上的时间要少得多。

这才是我们需要的，不需要花费大量的时间在代码调试以及错误的处理上，而是希望把更多的时间用在与AI相关的模型和算法上。

④ 语言移植性更好

可以在任何平台上运行，包括 、MacOS、Linux、Unix 和其他 21 个平台。除此以外，我们也可以使用等软件包将AI代码打包，迁移到其他平台。

⑤ 代码可读性更好

非常易于阅读，因此每个 开发人员都可以理解同行的代码并对其进行更改、复制或共享。没有混淆、错误或冲突的范式，这会导致 AI 开发人员之间更有效地交换算法、想法和工具。

⑥ AI人工智能文档和社区更加丰富

许多 AI人工智能文档都可以在网上获取，它们大多数都是基于的。而且在开发中遇到的任何问题也可以求助大量的社区。

⑦ 语言本身也越来越流行，编程排行榜已经超过C语言，排名No1.

综上所述，这就是为什么人工智能首选了！

最后，在给大家分享一套讲的比较好的人工智能学习视频，希望对大家有帮助：

2022年人工智能学习路线图：

第一阶段 人工智能开发入门

学前导读：从人工智能语言入手，掌握基础语法，对后续学习打下坚实基础。

1. 人工智能之编程零基础入门

本教程是基础学习课程，从搭建环境到判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入的编程殿堂。

2、4天快速入门数据挖掘

本课程该阶段主要是介绍一些数据科学领域用语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具，为人工智能阶段打基础。

第二阶段 机器学习核心技术

学前导读：掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，人工智能数据挖掘。

本课程是机器学习的入门课程，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归；聚类算法：算法，结合语言实现的经典机器学习库Sikit-Learn库，实现一些小型预测案例。

第三阶段 NLP自然语言处理技术

学前导读：本阶段课程将掌握突破市场最热超高年薪的NLP技术。

AI深度学习自然语言处理NLP零基础入门

本课程由浅到深，由原理到实践，层层递进的讲解方式，适合自然语言处理入门学习。在解析理论算法的同时，更加注重代码实践。每一个知识点，每一个专题都以代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。

第四阶段 CV计算机视觉技术

学前导读：掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务。

1.AI-图像处理10小时零基础入门

本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握的使用, 使用对图像进行炫酷的变换，特征提取等。

2、3天带你玩转深度学习

本阶段是深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架的使用，IO操作，以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别。

3. AI深度学习计算机视觉CV零基础入门

学完本课程会让你轻松掌握的使用, 使用构建神经网络并完成图像分类任务。