נתחיל מהעובדות. פייתון מהווה את אחת משפות התכנות הכי שכיחות ופופולריות ברחבי העולם, ולא בכדי. פייתון מצטיינת בהמון היבטים. כמו לדוגמה – תכנות משובצות, יצירה של משחקי וידאו, או פיתוח נייד. כמו כן, בינה מלאכותית פייתון נקשרים זה בזה. אתם בוודאי מרימים כעת גבה ושואלים את עצמכם – למה כה הרבה בתי עסק מסתמכים על הפייתון בשביל הבינה המלאכותית, אל מול שפות דומות. שפות כדוגמת – C, #PERL. הדבר נובע ליכולת החזקה של פייתון. בכל מה שקשור לזיהוי של ניתוח חיזוי ושל דפוסים. ברם, זה כשלעצמו אין די בו בשביל להצדיק שפייתון תהיה בראש הטבלה בהיבט של בינה מלאכותית. במידה והעניין מסקרן אתכם, תוכלו לקחת קורס פייתון למתחילים, במכללת איקום, משום שאנו אחראיים להובלת שינויים בשיטות לימוד חדשניות. אצלנו מקפידים לבנות את קהילת העתיד, שתשתף בידע. מי שמצטיינת בתמיכה וביצירת הזדמנויות חדשות לסטודנטים הרבים שלומדים אצלנו.

האם בינה מלאכותית פייתון מתחבר גם למדעני נתונים?
נראה, על פניו, כי בינה מלאכותית פייתון מושכת אליה אף מדעני נתונים. הדבר נובע בשל העובדה שיש לה ערב רב של כלי נתונים. כאלו שמהווים את עמוד השדרה של הבינה המלאכותית. או לחלופין של למידת מכונת הזנה. כאשר משווים את שפת ה- R אל הפייתון, כי הבדל אדיר. חרף העובדה שהראשונה מהווה בחירה מאוד פופולרית לתכנות של בינה מלאכותית. היא נראית בדיוק כמו שפה ייעודית לתחום בעולם הבינה המלאכותית. כאשר ביחד עם פייתון, תיהנו מכלים עשירים. כמו גם, עם מלאי של תכונות להשגה של הדמיות, וכן לקביעה של דפוסים.
האם באמצעות בינה מלאכותית פייתון תיהנו מעצמאות של שפה שחוצה פלטפורמות?
מעבר לרבגוניות של בינה מלאכותית פייתון, מדובר על שפה שחוצה פלטפורמות. משמע – היא מסוגלת לפעול כמעט בכל פלטפורמה. מה שבהכרח תורם לעובדה שהיא מועמדת הכי מוצלחת ללמידה של מכונה ופיתוח של בינה מלאכותית.