کاربردهای پایتون در هوش مصنوعی!

مقدمه

همانطور که می‌دانید، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و یادگیری ماشینی از موضوعات پرطرفدار عصر حاضر هستند. سادگی، تطبیق‌پذیری، وجود کتابخانه‌های گسترده و پشتیبانی قوی از طرف جامعه‌ی برنامه نویسی، زبان برنامه نویسی پایتون (Python) را به یکی از مناسب‌ترین زبان‌های روز دنیا، برای یادگیری هوش مصنوعی تبدیل کرده است. در این مطلب به بررسی کاربردهای پایتون در هوش مصنوعی می‌پردازیم؛ پس با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی پایتون چیست؟

زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و قدرتمند شناخته می‌شود. این زبان با داشتن ویژگی‌ها و امکانات مختلف، روال توسعه نرم‌افزار را تغییر داده است! پایتون به دلیل کاربرد‌های فراگیر، در بخش‌های مختلف علوم، در بین برنامه نویسان و توسعه دهندگان از محبوبیت ویژه‌ای برخوردار است. یکی از کاربردهای پایتون در هوش مصنوعی است. Python Ai یا هوش مصنوعی پایتون به کاربرد زبان برنامه نویسی پایتون در زمینه هوش مصنوعی اشاره دارد.

پایتون نیز یک زبان برنامه‌نویسی با هدف عمومی است؛ یعنی می‌توان از آن در حوزه‌ها و فناوری‌های مختلفی استفاده کرد. این زبان به دلیل انعطاف‌پذیری بالا، به زودی جهان را تسخیر می‌کند! پروژه‌های هوش مصنوعی از اطلاعات فنی برای افزایش بهره‌وری خود استفاده می‌کنند. بنابراین شکی وجود ندارد که این زبان برنامه نویسی، به آسان کردن دستیابی به اهداف استراتژیک، کمک می‌کند. زبان پایتون ثابت کرده که یکی از کارآمدترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی و ML است. با استفاده از این زبان و تحول فناوری هوش مصنوعی قطعاً خروجی‌های بهتری حاصل می‌شود.

مزایای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون

در ادامه به معرفی مزایای پایتون برای یادگیری هوش مصنوعی می‌پردازیم:

سینتکس آسان

سینتکس ساده و سرراست پایتون، آن را قابل‌دسترس و قابل‌فهم‌تر می‌کند. ساختار این زبان به علاقه‌مندان مشتاق هوش مصنوعی، این امکان را خواهد داد تا به‌جای درگیر شدن در ساختارهای پیچیده، بر درک مفاهیم و الگوریتم‌های هوش مصنوعی تمرکز کنند. بنابراین این امر به یادگیری هوش مصنوعی با پایتون بسیار کمک می‌کند. هر توسعه دهنده می‌تواند به راحتی کدهای نوشته شده‌ی این زبان را بخواند و به راحتی آن‌ها را درک کند.

کتابخانه‌های کارآمد

پایتون دارای مجموعه‌ی وسیعی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی است که به‌طور خاص برای هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch، Keras و scikit-learn ابزارهای قدرتمندی را برای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و سایر کارهای مرتبط با هوش مصنوعی ارائه می‌کنند. با وجود کتابخانه‌های متعدد و فریم ورک‌های مختلف در این زبان، توسعه دهندگان نیازی به یادگیری کدهای پیچیده ندارند؛ و بدین ترتیب کل پروژه را به سادگی توسعه می‌دهند.

منبع باز و رایگان

پایتون نوعی زبان برنامه نویسی متن‌باز (Open source) است که بدون هیچ هزینه‌ای برای همه قابل‌دسترسی است. افراد می‌توانند آزادانه پروژه‌های هوش مصنوعی را بدون نگرانی در مورد هزینه‌های آن توسعه دهند. این ویژگی یکی از بزرگ‌ترین مزیت‌های یادگیری هوش مصنوعی با پایتون است.

مطالعه بیشتر: داده کاوی در هوش مصنوعی به چه معناست؟

معتبر است!

پایتون به‌طور گسترده در صنعت هوش مصنوعی پذیرفته‌شده است. بسیاری از شرکت‌های فناوری و مؤسسات تحقیقاتی از پایتون برای توسعه هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و فرصت‌های شغلی متعددی مرتبط با هوش مصنوعی، اغلب به مهارت پایتون نیاز دارند.

انعطاف پذیری پایتون

زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان مفسری توصیف می‌شود. پیش از اجرای قطعه کدهای آن نیازی به کامپایل دستورات به زبان ماشین نیست. بنابراین برنامه نویس می‌تواند مستقیماً برنامه را اجرا و نتایج را بلافاصله مشاهده کند.

این زبان به شما این امکان را می‌دهد تا برای توسعه پروژه‌های خود، به خصوص پروژه‌های هوش مصنوعی، از انواع روش‌های برنامه نویسی مانند شی گرا، تابعی، دستوری و رویه‌ای استفاده کنید. به علاوه، برای توسعه پروژه‌های خود می‌توانید پایتون را با انواع دیگر زبان‌های برنامه نویسی ترکیب کنید.

پایتون و مصورسازی داده‌ها

یکی از هیجان‌انگیزترین نقش‌های Python در علم داده، توانایی آن در پردازش و تجسم داده‌ها است. برنامه نویسان با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NumPy، Matplotlib و Pandas می‌توانند به طور موثر داده‌ها را مصورسازی کنند تا با نمایش آن‌ها در قالب تصاویر واضح، اطلاعات و الگوهای ارزشمند آن‌ها را استخراج کنند.

کاربرد پایتون در هوش مصنوعی

همانطور که می‌دانید هوش مصنوعی به چندین زیرشاخه تقسیم‌بندی می‌شود و نقش پایتون در توسعه هر یک از زیرشاخه‌ها متفاوت است. در ادامه به بررسی کاربردهای پایتون در شاخه‌های هوش مصنوعی می‌پردازیم:

یادگیری ماشین (Machine Learning)

هوش مصنوعی با هدف توانمندسازی با یادگیری ماشین، مانند انسان به حل مشکلات پیچیده می‌پردازد. این امر منجر به پردازش مؤثر اطلاعات، الگوریتم‌ها، پیش‌بینی در مدل‌ سازی و ارائه‌ی نتایج دقیق می‌شود. زبان پایتون کتابخانه‌ها و ابزارها مختلفی را برای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد و برنامه نویسان می‌توانند برای یادگیری ماشین، از امکانات این زبان بهره ببرند. به همین دلیل، در حیطه ماشین لرنینگ، پایتون به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی محسوب می‌شود. نمونه‌های واقعی از نحوه استفاده از پایتون در یادگیری ماشین، شامل موارد زیر است:

• یادگیری نظارت شده (Supervised Learning): در این نوع مسائل، داده‌های آموزشی مورد نیاز دارای برچسب هستند تا مدل‌ها، به ارزیابی عملکرد خود بپردازند. از مثال‌های این حوزه می‌توان به: دسته‌بندی تصاویر حیوانات، تشخیص هرزنامه‌ها و تحلیل احساسات متون اشاره کرد. پایتون دارای کتابخانه‌های مختلفی مانند scikit-learn ، TensorFlow و PyTorch برای این مسائل است.

• یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning): در این مسائل، داده‌های آموزشی بدون برچسب هستند و الگوریتم‌های نظارت نشده با تشخیص الگوهای داده‌ها، آن‌ها را در خوشه‌های مشابه قرار می‌دهند. به عنوان مثال، یک الگوریتم خوشه‌بندی می‌تواند برای گروه‌بندی مشتریان بر اساس الگوهای خرید یا رفتار آن‌ها استفاده شود. برای پیاده‌سازی این نوع مسائل در پایتون می‌توان از کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn و TensorFlow استفاده کرد.

از دیگر کاربردهای پایتون در شاخه‌ی ماشین لرنینگ می‌توان به سیستم‌های توصیه‌گر یا ریکامندر و تشخیص ناهنجاری یا داده‌های پرت اشاره کرد.

پایتون در بینایی ماشین

بینایی کامپیوتر یکی دیگر از زمینه های هوش مصنوعی است، که ماشین ها را قادر به درک دنیای بصری و تشخیص تصاویر از اشیا به وسیله‌ی تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. زبان برنامه نویسی پایتون تنها زبانی نیست که در این حوزه مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ اما کتابخانه‌های قدرتمند آن، نقش موثری در این شاخه از هوش مصنوعی دارد؛ به طوری که می‌توان با حداقل کدنویسی، الگوریتم های بینایی ماشین را توسعه داد. در ادامه به برخی از رایج‌ترین کاربردهای Python در بینایی کامپیوتر اشاره می‌کنیم:

• شناسایی و دسته‌بندی تصاویر: کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و TensorFlow ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل و شناسایی اشیا در تصاویر ارائه می‌دهند. این کتابخانه‌ها قابلیت تشخیص چهره، تشخیص شی و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی را نیز فراهم می‌کنند.

• تحلیل و ردیابی ویدیو: کتابخانه‌های پایتون مانند OpenCV توابعی را برای استخراج ویژگی‌ها از فیلم‌ها، تشخیص‌ حرکت و ردیابی مسیرهای شی ارائه می‌دهند. از این قابلیت در دوربین‌های مدار بسته و تحلیل حرکت‌های ورزشی استفاده می‌شود.

• مدل‌سازی سه بعدی: پایتون با کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و MeshLab ابزارهایی را برای اتصال چندین تصویر، استخراج اطلاعات و ساخت مدل‌های سه بعدی ارائه می‌دهد. واقعیت افزوده (Augmented Reality) و واقعیت مجازی (Virtual Reality) از کاربردهای این شاخه است.

• رباتیک و ساخت سیستم‌های خودکار: پایتون با کتابخانه‌هایی مانند OpenCV، NumPy و TensorFlow ابزارهایی را برای پردازش داده‌های دریافتی از حسگرها، کنترل بازوهای رباتیک و پیمایش محیط‌ها ارائه می‌دهند.

پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی Machine Learning با سلسله مراتبی از الگوریتم‌های پیچیده‌تر است. دیپ لرنینگ داده‌‌ها یا ورودی‌ها را با دقت بالاتری خوشه‌بندی می‌کند و برخلاف یادگیری ماشین می‌ تواند مداخلات دستی انسان را در طول فرایند پردازش دیتا کمتر کند.

پایتون یکی از زبان‌های برنامه نویسی مهم در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است و با کمک کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند آن می‌توان به پیاده‌سازی مدل‌های مختلف یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پرداخت. مهم‌ترین الگوریتم‌ها و کاربردهای پایتون برای یادگیری عمیق شامل موارد زیر است:

• شبکه عصبی کانولوشن (Convolution Neural Network | CNN): دسته‌بندی داده‌ها نظیر تشخیص تصویر و استخراج از داده‌ها با کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch.

• شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network | RNN): از این نوع شبکه عصبی برای داده‌هایی استفاده می‌شوند که وابستگی به یکدیگر دارند. ترجمه متن، تجزیه و تحلیل احساسات، تولید متن با کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch از کاربردهای این حوزه است.

از دیگر کاربردهای پایتون در این حوزه می‌توان به تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی، کشف دارو، تشخیص کلاهبرداری و چت‌بات‌ها اشاره کرد.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی یا همان NLP با هدف ایجاد تعامل میان انسان و کامپیوتر تولید شد؛ تا به وسیله‌ی کتابخانه قدرتمند NLTK در پایتون، ماشین‌ها را قادربه‌درک و پردازش زبان انسانی کند. کاربرد پایتون در هوش مصنوعی را می‌توان در ابزارها و سیستم‌های پردازش زبان طبیعی نیز ملاحظه کرد. در ادامه چند نمونه واقعی از کاربرد کتابخانه‌های Python را در حوزه NLP  را بررسی می‌کنیم:

• دسته‌بندی متون: کتابخانه‌های Python مانند Scikit-learn و NLTK برای مسائلی نظیر دسته‌بندی متن، تجزیه و تحلیل احساسات، مدل‌سازی موضوع و فیلتر کردن هرزنامه استفاده می‌شوند.

• شناسایی اجزای نحوی و معنایی جملات: از کتابخانه‌های پایتون مانند spaCy و Stanford CoreNLP در مسائل تشخیص موجودیت نامدار (Named Entity Recognition) استفاده می‌شود. به عنوان مثال، برای استخراج اطلاعات محصول از نظرات مشتریان در وب سایت‌ها!

• پاسخ به سوال کاربران: کتابخانه‌هایی مانند Hugging Face Transformers در پایتون پاسخ‌هایی را از اسناد متنی استخراج یا خلاصه‌ای از متون مختلف را ارائه می‌دهند.

• ترجمه ماشینی: کتابخانه‌های پایتون مانند Fairseq و Google Cloud Translation   API  برای وظایف ترجمه ماشینی استفاده می‌شوند. از این ابزارها برای ترجمه محتوای وب یا تسهیل ارتباط بین الملل استفاده می‌کنند.

• سیستم‌های گفتگو: Rasa Core و OpenAI Gym نمونه کتابخانه‌های پایتون برای توسعه سیستم‌های گفتگو هستند. یک سیستم گفتگو می‌تواند برای ایجاد چت بات برای خدمات مشتری یا دستیار مجازی استفاده شود.

استخراج متن، خلاصه سازی متن و تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی از دیگر کاربردهای پایتون در پردازش زبان طبیعی است.

کاربرد پایتون در تحلیل و علم داده

امروزه علم داده‌ها به کمک هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به تخصصی کلیدی در حوزه‌های متعدد تبدیل شده است؛ به طوری که با جمع‌ آوری، پردازش و مرتب‌ سازی اطلاعات، نقش موثری در استراتژی کسب‌ و کارها، به‌خصوص حوزه‌های مالی دارد. دانشمندان و متخصصان دیتا از زبان‌های برنامه نویسی مختلفی مانند جاوا، C++ ،R، پایتون و … استفاده می‌کنند، اما پایتون در این میان از همه محبوب‌تر است.

پایتون کتابخانه‌ها و ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد و به همین دلیل، می‌توان این زبان را به عنوان یک انتخاب محبوب برای طیف گسترده‌ای از مسائل نظیر کاوش داده‌ها، دستکاری داده‌ها و مصورسازی آن‌ها در نظر گرفت. مثال‌های واقعی کتابخانه‌های Python در تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل موارد زیر است:

• پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها با کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy. کارهایی نظیر مدیریت مقادیر گمشده، مدیریت داده‌های پرت (Outliers) و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب از مثال‌هایی برای این کاربرد است.

• کتابخانه‌های مانند Scikit-learn وPandas برای مهندسی ویژگی، برای تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌هایی برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین.

• ذخیره‌سازی و دستکاری داده‌های پایگاه داده و بازیابی آن‌ها را نیز می‌توان به عنوان کاربرد پایتون در هوش مصنوعی تلقی کرد. کتابخانه‌هایی نظیر SQLAlchemy و  psycopg2.

• پایتون برای وب اسکرپینگ یا خزش وب (Web Scraping) از کتابخانه‌های مانند Beautiful Soup و Selenium استفاده می‌کند.

کاربرد پایتون در رباتیک

ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ربات‌های انسان‌ نما یا دستیاران مجازی الکسا و سیری که همه ما با آنها آشنا هستیم، با این هدف طراحی شده‌اند که در مورد نحوه تعامل خود با محیط پیرامون‌شان تصمیم‌گیری کنند. در این راستا، برنامه نویسان حیطه رباتیک می‌توانند از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده کنند. در ادامه، به ابزارها و کتابخانه‌های کاربردی پایتون در حوزه رباتیک می‌پردازیم:

• کنترل و شبیه‌سازی ربات: در پایتون می‌توان از کتابخانه‌هایی نظیر OpenCV، NumPy و Matplotlib برای دریافت داده‌ها از حسگر ربات‌ها، کنترل حرکات ربات و شبیه‌سازی رفتار آن‌ها در محیط‌ بهره گرفت.

• مسیریابی: از پایتون می‌توان برای برنامه‌ریزی مسیر ربات‌ها برای حرکت در محیط پیرامون خود و عدم برخورد با موانع موجود در مسیر استفاده کرد. با کتابخانه‎‌هایی مانند PyBullet، MoveIt و Octomap .

• تعامل انسان و ربات (Human-robot interaction | HRI) نیز از دیگر کاربردهای این حوزه است؛ کتابخانه‌هایی مانند PyHumanoids، PyHumanoids و Webots در پایتون برای توسعه سیستم‌های HRI استفاده می‌شوند.

سیستم های خبره با پایتون

سیستم های خبره در هوش مصنوعی به عنوان دستیاری برای متخصصان طراحی شده‌اند تا درست مانند یک انسان مسائل پیچیده را به کمک منطق حل کنند. در واقع این سیستم به وسیله برنامه نویسی قادر به قضاوت و شبیه‌سازی رفتار یک انسان هستند.

به منظور طراحی سیستم‌های خبره می‌توان از زبان پایتون استفاده کرد. کتابخانه‌های Python برای طیف گسترده‌ای از وظایف، از جمله بازنمایی دانش، استدلال و تعامل با کاربر استفاده می‌شوند. بازنمایی دانش، استدلال و تعامل با کاربر با کتابخانه‌هایی مانند مانند PyDatalog، PyKE، Fact++‎ و Kivy از کاربردهای این شاخه هستند.

نمونه پروژه هوش مصنوعی با پایتون

در ادامه، به کاربرد پایتون در هوش مصنوعی در دنیای واقعی می‌پردازیم:

هوش مصنوعی یوتیوب

یوتیوب به عنوان یکی از بزرگترین پلتفرم‌های اشتراک‌گذاری ویدئو در جهان، از یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی ارائه محتواهای پیشنهادی به کاربران خود استفاده می‌کند. برنامه نویسان این پلتفرم، از الگوریتم‌های پایتون برای تجزیه و تحلیل رفتار کاربران و سلایق آن‌ها استفاده می‌کنند، تا ویدئوهای مرتبط با علاقه‌مندی‌های کاربران را به آن‌ها نشان دهند و رضایت کاربران را جلب کنند.

کاربرد پایتون در هوش مصنوعی گوگل

شرکت گوگل به عنوان غول فناوری، از هوش مصنوعی در طیف گسترده‌ای از محصولات و خدمات خود، از الگوریتم‌های رتبه‌بندی موتور جستجو گرفته تا ارائه پاسخ‌های شخصی از دستیار Google، استفاده می‌کند. گوگل از پایتون برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی خود استفاده می‌کند.

پایتون در هوش مصنوعی اسپاتیفای

پلتفرم پخش موسیقی محبوب اسپاتیفای از پایتون برای ارائه‌ی پیشنهادات موسیقی سفارشی، برای کاربران خود استفاده می‌کند. این شرکت زبان پایتون را برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی خود به کار می‌برد و از این الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل سلایق موسیقی کاربران و ایجاد فهرست موسیقی‌ و پیشنهاد‌های مشابه با بیشترین مطابقت، استفاده می‌شود.

کاربرد پایتون در Reddit

 در سال ۲۰۰۵، وب‌سایت خبری اجتماعی و بحث‌انگیز معروف Reddit، کدهای منبع خود را از زبان برنامه نویسی Lisp به پایتون تغییر داد و تحولی در پروژه‌های خود به وجود آورد. این تغییر باعث شد تاReddit  بتواند از مجموعه کتابخانه‌های غنی و جامع هوش مصنوعی پایتون در راستای رشد و موفقیت خود استفاده کند.

هوش مصنوعی اینستاگرام

اینستاگرام با صدها میلیون کاربر در سراسر جهان، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پایتون به منظور نمایش محتواهای منطبق با علاقه‌مندی کاربران استفاده می‌کند. این شرکت با امکانات پایتون، از طریق پیشنهادات و رتبه‌بندی محتوا، تجربه کاربر در اینستاگرام را بهبود می‌بخشد.

ChatGPT

 مدل زبانی چت جی پی تی به عنوان دستاوردی مهم در حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شود. این مدل زبانی توسط شرکت OpenAI با استفاده از پایتون و با بهره‌گیری از روش‌های پردازش زبان طبیعی می‌تواند به عنوان دستیار مجازی و چت بات به مکالمه با انسان بپردازد و در مسائل مختلف به او کمک کند.

اخبار هوش مصنوعی

هوش مصنوعی روز‌به‌روز درحال پیشرفت است و همواره ابزارهای جدیدی با آن تولید می‌شود. سایت ایرانتک، از رسانه‌های معتبر در زمینه‌ی هوش مصنوعی و انواع فناوری‌های آن است. در صورتی که به کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه علاقه‌مند هستید تنها کافی است با مراجعه به سایت این شرکت، به جدیدترین اخبار و مقالات هوش مصنوعی دسترسی پیدا کنید.

سخن پایانی

پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و قدرتمند با طیف گسترده‌ای از کاربردهای واقعی محسوب می‌شود که سادگی، خوانایی و داشتن کتابخانه‌ها و ابزارهای متنوع برنامه نویسی، آن را به یک انتخاب مناسب برای صنایع و حوزه‌های مختلف تبدیل کرده است. این زبان در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی جایگاه ویژه‌ای دارد. در این مطلب به بررسی مزایای هوش مصنوعی با پایتون، کاربردهای آن و نمونه‌های واقعی آن پرداختیم؛ امید است این مطلب برای شما مفید واقع شود. شما عزیزان می‌توانید سوالات خود را با کارشناسان ما در میان بگذارید و در اسرع وقت به پاسخ خود دست یابید. 

---

سوالات متداول

مهم‌ترین ویژگی زبان پایتون چیست؟

یک زبان مفسری است به این معنی که قبل از اجرا به کامپایل کردن نیازی ندارد!

مزایای پایتون در هوش مصنوعی چیست؟

ساده و سازگار، اکوسیستم کتابخانه‌ای بهتر، انعطاف‌پذیری، محبوبیت جهانی، خواناییبیشتر، استقلال سکو، توسعه سریع‌تر، نیاز به کدنویسی کم‌تر، سرعت اجرای بالا

چرا یادگیری پایتون در هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

با توجه به مشکلات احتمالی که ممکن است هوش مصنوعی در زندگی انسان داشته باشد، با یادگیری زبان پایتون می‌توان تا حدود زیادی از بروز این مشکلات جلوگیری کرد.

آیا پایتون بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی است؟

بدیهی است هر کدام از زبان های برنامه نویسی، ساختار و عملکرد خاص خود را در انجام پروژه های مختلف دارند. مسلما پایتون تنها زبانی نیست که در برنامه نویسی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد اما همانطور که می دانید، پایتون به دلیل ویژگی های متعدد به خصوص کتابخانه و فریمورک‌هایش، انتخابی مناسب‌تر است.