众所周知，人工智能是人为通过嵌入式技术将程序写入机器中实现自动化，所以说这两者之间的概念是完全不同的。
人工智能和Python的关系就是在于，学习人工智能的时候Python只是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不是完全依靠Python进行，真正起到作用的也是许多复杂的程序所在的。
当我们深入人工智能领域的时候，会涉及很多复杂的供需，还要写C++代码，这个时候每个程序员都不想要搞复杂的东西，面对五花八门的东西也非常的麻烦。而利用Python是非常不错的选择，也是相对于好用的语言，通过简化的程序代码来搭建神经网络、填写参数、导入数据，并调用执行函数进行训练。
具体能不能得看自己学得如何，如果学的很好的话，很容易找到工作。
学python的同时一定会接触到其他技术，毕竟光会python这门语言是不够的，要看用它来做什么。比如说用 python做爬虫，就必须接触到html, http等知识。
python是现在最火的数据分析工具语言python的进阶的路线是数据清洗，爬虫，数据容器，之后是卷积，线性分析，和机器学习，区块连，金融方面的量化等高端进阶。
python是现在需求做多的数据程序工程师的语言。移动互联网的前端红利时代已经过去了。现在需要的是跨界的数据工程师，语言会python就可以了，但是高等数学要学好，对其他行业要有认知，英语要好，能看懂国外社区的内容。
扩展资料：
Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。
在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。
由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
参考资料来源：百度百科-Python
