python人工智能编程例子
Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：
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。
小学人工智能编程课学什么
模块一、人工智能概述(AI定义和来龙去脉的历史故事)
模块二、工具的进化——从机械化到智能化
模块三、机器如何感知？(扫地机器人为啥能避障)
模块四、机器如何识别？
模块五、什么是人工神经网络？
模块六、机器如何处理知识(推理、决策、知识图谱等)？
模块七、了解机器学习的基本概念
模块八、见识机器学习的常用算法
模块九、好玩的群体智能(结合生物课中学的知识了解蜂群算法、蚁群算法、鱼群算法等优化算法)
模块十、了解和体验遗传算法
人工智能和编程的联系与区别
首先来了解编程和人工智能是什么？
编程：模拟计算机思考方式，用计算机可以理解的语言（编程语言）给出指令，从而完成程序设计。本质是用计算机解决复杂问题。
人工智能：训练机器类人类思考，类人类行为，理性的思考、理性的行动。人工智能将不再是单一完成指令，而是主动思考，学习，成为类人类甚至超越人类的智慧体。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学，是一门综合学科。
编程是人类模拟计算机思考方式给出指令，完成程序设计，而人工智能是反过来训练计算机模拟人类的思考方式思考学习，快速、深度的思考学习，自我完善。
目前，计算机在逻辑、计算方面水平远超人类，而在动物无需思考就能得出答案的方面（视觉、动态、直觉等）表现反而不如孩童。
让计算机模拟人脑，乐观估计还需要至少10-20年的时间。
在这个过程中，人工智能所需要掌握的知识不仅仅是编程。
但是，在教会计算机思考之前，首先要理解计算机如何思考的，用计算机可以听懂的语言沟通，因此编程是人工智能的基础。
