自近几年来，人工智能技术越发火热，Python这门最适合用于人工智能项目开发的语言也步入大众视野，越来越多的同学选择成为一名Python工程师。但迈入机器学习与人工智能领域绝非易事，考虑到目前市面上存在着大量可用资源，众多怀有这一抱负的专业人士和爱好者往往发现自己很难建立正确的发展路径，为什么会这样呢？这是因为这一领域每时每刻都在变化着，为了能够跟紧时代步伐，小编从北京华清远见教育科技集团众多企业级实训项目中挑选出部分Python在人工智能中的实际运用，看清Python和人工智能发展的脉络。

1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。

3.Theano允许大家通过Python语言，高效地对关于多维阵列的数学表达式进行定义、优化与评估。

4.Gensim是一套自由Python库，其中包含可扩展统计语义、纯文本文档语义结构分析、语义相似性检索等功能。

5.Caffe是一套深度学习框架，主要面向表达、速度与模块化等使用方向。此框架由伯克利大学视觉与学习中心（简称 BVLC）以及社区贡献者共同开发完成，在Python开源库中十分受欢迎。

6.Chainer是一套基于Python的独立开源框架，专门面向各类深度学习模型。Chainer提供灵活、直观且高效的手段，可以实现全面的深度学习模型，其中包括递归神经网络以及变分自动编码器等最新模型。

7.Statsmodels是一套Python模块，它允许用户进行数据探索、统计模型评估并执行统计测试。其提供包含描述统计、统计测试、绘图功能以及结果统计的广泛列表，适用于各种不同类型的数据与估算工具。

8.Shogun是一款机器学习工具集其中提供多种统一且高效的机器学习（简称 ML）方兴未艾。这套工具集能够以无缝化方式对多种数据表达、算法类以及通用型工具加以组合。

9.Pylearn2是一套机器学习库。其主要功能以Theano为实现基础。这意味着大家可以利用数学表达式编写Pylearn2插件，构建新模型以及算法并进行优化与稳定调整，将它们编译至后端。

11.Neon是Nervana基于Python的深度学习库。在实现易用性的同时，它还可以提供极高的性能表现。

12.Nilearn是一套Python模块，用于对NeroImaging数据进行便捷学习。它可以通过 scikit-learn Python工具集进行多变量统计，并可提供预测建模、分类、解码或者连接分析等应用选项。

13.Orange3是一套同时面向新手与专家的开源机器学习与数据可视化方案，其中的大规模工具集可以实现交互数据分析工作流。

14.Pymc是一款Python模块，利用它，我们可以实现贝叶斯统计模型与拟合算法，包括马尔可夫链蒙特卡洛算法。其出色的灵活性与可扩展性使其适用于多种任务。

15.Deap 是一种用于快速原型设计与思路测试的新型进化计算框架，它的目标在于提升自满的明确度与数据结构的透明性，其与多进程及 SCOOP 的并行机制能够完美契合。

16.Annoy，全称为近似最近毗邻，是一套 C++ 库，绑定有Python以搜索空间当中与给定查询点相信的各点。它可以创建基于文件的大型只读数据结构并将其映射至内存当中，从而实现多进程间共享相同数据。

17.PyBrain是一套面向Python的模块化机器学习库，其目标在于为各类机器学习任务及多种预定义环境提供灵活且易于使用的强大算法，从而测试并比较各类算法。

18.Fuel是一套数据管道框架，旨在为机器学习模型提供其需要的数据。这个项目原本只专供Blocks与Pylearn2神经网络库使用，但现在，我们可以把它运用到多种开发场景中。

19.PyMVPA是一套Python工具包，旨在简化对大型数据集的统计学习分析流程。它所提供的一套扩展框架，可通过高级接口实现分类、回归、特征选择、数据导入与导出等多种算法。

20.Pattern是一套面向Python编程语言的Web挖掘模块。它捆绑着多款工具，可用于数据挖掘、自然语言处理、机器学习以及网络分析等，用途十分广泛，因而也受到众多开发者的钟意。

以上这20个项目便是Python在人工智能中的实例，其中以TensorFlow最为典型，当然，其他Python项目在华清远见众多人工智能实训项目中都有所体现，通过这些实战训练，我们的学员能够所学知识更好地与技术融会贯通，学习四个月相当于普通程序员工作三年！想拿Python行业高薪，就快来华清远见学习吧！