雖然科技的飛速發展給我們帶來了驚人的進步，但沒有一種工具能像Python一樣，更好地促成這一切。如今，程序員們正在利用Python結合人工智能(AI)開啟新的技術時代。讓我們深入探討這一主題。
Python在人工智能中的主導地位
即便在許多編程語言中，Python 依然因其簡潔性和易用性而脫穎而出。Python的庫豐富程度使它在AI、機器學習和深度學習領域中占有領先地位。名為TensorFlow、Keras、PyTorch和Scikit-learn的這些機器學習庫，對於任何希望利用AI解決問題的人來說，都顯得無比重要。
讓我們以無人駕駛汽車為例。近日，Waymo宣布他們正在開展全領域的無人駕駛試驗。Waymo的自動駕駛系統可能是最複雜的人工智能系統之一，它依賴於深度學習來理解周圍環境。而這些深度學習模型的開發，工程師們通常會選擇Python作為首選工具。
Python如何幫助AI的發展
基於Python的TensorFlow庫，工程師們可以通過深度神經網絡模型理解交通標誌，識別對象，甚至預測其他駕駛員的行為。Python的簡潔性和旨在促進代碼可讀性的設計，使得這些複雜的算法比以往任何時候都更易於實現和理解。這使得開發者可以更多地關注迭代和優化模型，而不是解決語言本身的複雜性。
Python和AI帶來的挑戰和機遇
當然，Python+AI的組合併不只是一帆風順。例如，數據安全和隱私問題隨着AI的發展日益顯現，Python的一些庫例如Pandas和SciPy已被用於操控和清洗大量數據，如何讓這些過程更透明，確保數據的安全是一個新的挑戰。
同時，Python+AI也在基礎設施、醫療、教育等各個領域提供了許多機會。據IDC預測，到2023年全球AI市場規模將達到近5000億美元，這為Python編程者提供了巨大的市場潛力。
並不是所有的程序員都需要成為數據科學家，但越來越多的程序員正在編程語言Python和AI技術的交叉路口，找到他們的位置。當AI正成為技術發展的熱流，我們意識到程序員並不再是隱藏在幕後的角色，他們是決定未來科技方向的重要力量。而未來，將需要更多懂得利用Python+AI的程序員用智慧去回答挑戰、去創建機會。-(千鋒教育談程序員的AI時代)
*解放程序員，加速創新！缺少的就是一個工具而已！*
隨着科技的不斷進步和應用場景的不斷擴大，軟件開發已經成為當今世界的核心驅動力之一。
然而，傳統的軟件開發模式往往存在着繁瑣的編碼過程、複雜的架構設計和漫長的調試周期，使得程序員們難以專注於創新和高難度的研究。
很多程序員上班的時候會面臨這樣的一天：一天八個小時工作時間，可能真正安安靜靜寫代碼的時間只有一個小時，其他7個小時，要開會、討論需求、處理BUG、應急響應，還要跟兄弟部門扯扯邊界。
這時候，低代碼的出現，其實從某種意義上來說，是最大程度上解放了生產力，程序員可以有更多的時間來思考更難的技術、更複雜的業務邏輯，把常見的功能需求釋放出來，交還給業務一線。
簡單的講就是不需要你像程序員那樣學代碼，你也能開發程序，可以開發應用。
從協同管理的數字化到業務管理的數字化的思路轉變，這時候運用低代碼平台的能力，讓各行各業更懂他們行業本身的人來進行數字化的研發，那麼企業的數字化進程推進的更快。
這時，低代碼開發的出現為程序員們帶來了全新的解放和機遇。
低代碼開發平台是一種創新的開發工具，它通過提供可視化的界面和預先構建的組件，使開發人員能夠以簡單、直觀的方式快速構建應用程序。相比傳統的手寫代碼，低代碼開發平台大大減少了繁瑣的編碼工作，使得程序員們能夠更專注於業務邏輯和用戶體驗的優化。
通過拖拽、配置和自定義，程序員可以快速創建應用，並通過可視化的方式進行調試和優化，極大地提高了開發效率和質量。
很多程序員會大罵低代碼，不承認低代碼能做複雜業務邏輯開發。
罵歸罵，事實上，雲表作為一種無代碼的開發工具，不僅將程序員從繁重的數據管理任務中解放出來。還提供了一種直觀、易用的方式來創建和管理數據表，無需編寫複雜的數據庫操作代碼。
不僅如此，還讓許多企業構建出了自己的定製系統：翔翼航空的預算管理系統、中冶集團智慧工地管理系統、建滔集團生產製造管理系統、長江航道工程局工程管理系統等。
畫表格就能開發定製系統，讓各個系統間互通，不再被各種各樣的繁瑣系統拖累，只要一個雲表平台就能實現全部系統的互通互聯。
程序員可以通過簡單的界面操作來定義表結構、添加字段、設置數據關係等，極大地簡化了數據管理的流程。同時，還提供了豐富的數據分析和可視化功能，幫助程序員們更好地理解和利用數據，從而支持決策和創新的過程。
為程序員們提供了更加高效、智能的開發環境。他們可以將時間和精力專注於解決業務問題、探索新技術、優化用戶體驗等高價值的工作上，而不必陷入繁瑣的編碼和數據管理中。這不僅提高了開發效率，還為創新提供了更多的空間和機會。
低代碼開發和雲表平台的出現為程序員們帶來了前所未有的機遇和便利。通過簡化開發流程、提高開發效率，程序員們可以更加專注於高難度的研究和創新，推動科技的進步和應用的發展。低代碼開發和雲表平台正成為軟件開發領域的重要趨勢，未來的發展將為程序員們帶來更多的可能性和挑戰。-(文：Tarloy/雲表無代碼平台聊創新工具)
*探秘未來科技之源！人工智能的多學科基礎揭秘*
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一門涉及多個學科的複雜領域，它的基礎來自於以下幾個學科：
數學：數學是人工智能的核心基礎之一，包括概率論、統計學、線性代數、微積分等。概率論和統計學在機器學習中用於建模和推斷，線性代數在矩陣計算和向量空間中有廣泛應用，微積分用於優化和算法設計。
計算機科學：計算機科學是人工智能的實現基礎，包括算法設計與分析、數據結構、編程語言、計算機體系結構等。計算機科學提供了實現人工智能算法和模型的工具和平台。
機器學習：機器學習是人工智能的重要支柱，它關注如何讓計算機通過數據學習和改進性能，包括監督學習、無監督學習、強化學習等。
神經網絡與深度學習：神經網絡是一種模仿人腦神經元連接的計算模型，而深度學習則是基於神經網絡構建多層次的模型進行複雜的特徵學習和表達。
認知科學與心理學：人工智能的一部分靈感來源於人類的認知和思維過程。通過研究認知科學和心理學，可以更好地理解人工智能模型與人類智能之間的聯繫。
自然語言處理（NLP）：NLP是讓計算機理解、處理和生成人類語言的技術。它涉及語言學、計算語言學、統計學等學科。
數據科學與大數據：人工智能需要大量的數據來訓練模型和進行決策。數據科學和大數據技術為人工智能提供了數據採集、存儲、處理和分析的能力。
綜合以上學科的知識，人工智能研究人員和工程師能夠開發出各種複雜的智能系統，推動人工智能技術的發展與應用。-勞模劉動力談人工智能-
