在技能提升的幫助下，Python開發(fā)人員在人工智能時代處于獨特的地位，可以取得成功。
人工智能的廣泛采用正在軟件工程領域造成范式轉變。由于其可用性、成熟的生態(tài)系統(tǒng)以及滿足人工智能和機器學習（ML）工作流程的數(shù)據(jù)驅動需求的能力，Python迅速成為人工智能開發(fā)的首選編程語言。隨著人工智能擴展到新的行業(yè)和用例，以及Python功能的演變，對精通該語言的開發(fā)人員的需求將激增。投資于人工智能和機器學習知識的Python開發(fā)人員將處于在人工智能時代茁壯成長的有利地位。
根據(jù)TIOBE編程社區(qū)索引，Python是最受歡迎的編程語言。Python在2021年首次領先于其他語言，并隨著其他語言的增長基本停滯不前，其受歡迎程度繼續(xù)爆炸。與此同時，根據(jù)基于谷歌趨勢數(shù)據(jù)的PYPL指數(shù)，谷歌上近30%的編程語言教程搜索是Python搜索，幾乎是Java排名第二的兩倍。難怪Python的受歡迎程度也擴展到了人工智能工作流程。
為什么Python引領人工智能開發(fā)
Python是人工智能開發(fā)的理想之選，包括其易用性、其豐富且不斷增長的人工智能庫和工具包生態(tài)系統(tǒng)，以及可用于提高其執(zhí)行速度和可擴展性的庫和工具。
可用性和生態(tài)系統(tǒng)
Python易于學習，編寫簡單，這使得沒有編程經(jīng)驗的人也能使用它。它不需要開發(fā)人員編寫復雜的模板代碼，并且可以迭代編寫。Python可用的許多人工智能開發(fā)工具包中的庫通常很輕，不需要構建或訓練人工智能模型。相反，Python開發(fā)人員可以使用供應商的專業(yè)工具來使用可用模型來加速人工智能應用程序的開發(fā)。
Python周圍的生態(tài)系統(tǒng)是巨大的。有一套豐富的庫和框架是專門為人工智能和機器學習設計的，包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn和Pandas。這些工具提供了預建的功能和結構，使快速開發(fā)和原型制作成為可能。此外，像NumPy和Pandas這樣的軟件包和庫使數(shù)據(jù)操作和分析變得簡單，非常適合處理大型數(shù)據(jù)集。許多用于人工智能和機器學習的Python工具都是開源的，促進了協(xié)作和創(chuàng)新。
用戶群和用例
隨著人工智能開發(fā)的發(fā)展，Python正在為更多人和更多用例打開大門。如今，Python可用于探索性甚至低代碼解決方案。未來將構建的大多數(shù)人工智能應用程序不需要PyTorch和TensorFlow的定制和功能水平。未來的人工智能應用程序將使用一組不同的庫，如LangChain或LlamaIndex來構建使用大型語言模型（LLM）的應用程序。
與此同時，Python的新軟件包一直在添加，并將拓寬視野，不僅僅是人工智能，包括更常見的用例，如構建高級網(wǎng)站。如今，開發(fā)人員使用Python完成的任務中，沒有一項任務不會受到人工智能的某種形式的影響。
性能輔助工具
Python可以用Cython等庫進行擴展，以幾乎滿足C語言的性能，而像PyPy這樣的及時編譯器可以顯著提高代碼執(zhí)行速度。關鍵性能組件可以用C或C++編寫，并用Python包裝，將性能與Python的易用性相結合。Python使從原型過渡到生產(chǎn)就緒解決方案變得容易，特別是使用旨在擴展Python應用程序的工具，如Dask或Ray。
人工智能項目需要Python開發(fā)人員做什么
雖然Python的可用性使即使是相對不熟練的開發(fā)人員也能輕松學習該語言，但開發(fā)人員需要關注未來人工智能行業(yè)的特定技能。開發(fā)人員需要編寫代碼，通過人工智能快速有效地處理大型數(shù)據(jù)集。有必要了解并行編程、節(jié)流和負載平衡等概念。Python開發(fā)人員擁有成功完成這些任務的基本知識，但他們需要以他們的技能為基礎，有效地轉向人工智能項目，并在擁擠的就業(yè)市場中脫穎而出。
Python開發(fā)人員可能存在技能差距的一個領域是與人工智能代理合作，這是下一波人工智能創(chuàng)新。借助代理人工智能，軟件代理旨在為實現(xiàn)既定目標而自主工作，而不僅僅是根據(jù)提示提供信息。開發(fā)人員需要了解如何編寫可以遵循這種復雜的編排或步驟序列的程序。
人工智能也在開發(fā)過程中發(fā)揮著更積極的作用。它的工作很像副駕駛，在查找代碼示例和編寫軟件方面做著手腳，并釋放開發(fā)人員，以便他們能夠專注于代碼審查和更高級別的戰(zhàn)略工作。讓人工智能生成可靠和安全的代碼是一種藝術。這是一套需要開發(fā)的重要技能，對未來的開發(fā)人員來說至關重要。
如何開啟你的人工智能學習之旅
我的建議？開發(fā)人員應該始終學習如何使用新技術并補充他們的技能組合，但人工智能創(chuàng)新的快節(jié)奏帶來了更大的緊迫性。我堅信持續(xù)學習，我認為學習和成長的責任在于個人，而不是他們工作的公司。在當今世界，每個人都觸手可及地擁有大量免費、極其有價值的學習資源；可訪問性和成本不是選擇退出技能提升的有效借口。如果開發(fā)人員現(xiàn)在能開始削減他們的人工智能學習目標——即使每天只有15分鐘——他們也會收獲回報。