人工智能ai用什么编程语言
如今，人们期望AI程序员掌握多种语言，因为它们是在跨学科环境中而不是在孤岛中工作。 该列表为Python，R，Java，Lisp，Prolog，Julia等。
尽管当前这一代人更喜欢Python，但是前端开发人员必须了解用于机器学习应用程序JavaScript，Python和R.知名组织的流程自动化首席开发人员知道R，Java，Nia和.Net并为人工智能，机器学习，聊天机器人，自动化系统等。然而，大型企业系统继续使用Java编写。 我的一位开发人员朋友在编写Siri之前的通信工具时使用了PHP。 R，Matlab，Weka是机器学习和数据挖掘所必需的。
没有一种“ AI语言”可以被视为最佳编程语言。
因此，让我们讨论一些在全球AI项目中流行和使用的流行语言。
1)Python：
在AI，ML和数据分析的所有其他语言中，它排名第一。 建议您在需要快速编码时使用。
Python是最喜欢的选择，因为：
•它拥有一个很棒的图书馆生态系统。 一些常用的库有SciKit-learn处理基本的ML算法，Pandas用于高级数据结构和分析，Keras和TensorFlow用于深度学习，Matplotlib用于可视化。 如今，大多数AI工程师都使用Keras和TensorFlow。
•对于AI开发人员而言，学习曲线要容易得多。
•Python语言灵活，可以减少出错的可能性，程序员也可以将Python与其他语言结合使用。
•由于python与平台无关，因此节省了用于在各种平台上进行测试的金钱和时间。 它使整个平台变得简单便捷。
2)Lisp：
Lisp是开发人员在构建AI解决方案时解决归纳逻辑项目中问题的最喜欢的语言。 除了Lisp，Prolog，Scheme之外，Haskell还适合进行基于逻辑的AI项目。
Lisp用于AI的原因如下：
•支持符号编程。
•不区分数据和代码，这使语言更加强大。
•比其他编程语言可扩展。
•Read-Eval-Print Loop简化了交互式编程。
•它具有良好的环境，例如调试，增量编译器等。
3)序言：
Prolog具有独特的功能，例如模式匹配和自动回溯。 此功能在AI开发中用于高级解决方案。 它是一种逻辑编程语言，受到AI程序员的青睐。
Prolog程序包括：
•声明关系事实。
•宣布有关关系的规则。
•问题的表达。
因此，序言可以分析行为，陈述和条件陈述之间的关系，这对人工智能很有帮助。
4)Matlab：
建议在实现复杂的数学运算时使用Matlab。 Matlab提供AI功能，例如Caffe和TensorFlow。 它使您可以将AI集成到完整的工作流程中。 在某种程度上，借助MATLAB，即使没有机器学习经验，您也可以开始使用AI。 您可以使用应用程序并快速尝试其他方法。
C ++：
AI工程师建议将其用于搜索引擎，计算机游戏，构建神经网络等项目，因为它有助于更快地执行复杂算法。 由于C ++由于继承和数据隐藏而支持程序的重用，因此节省了时间和成本。
建议使用C ++，因为：
•轻松找到解决复杂AI问题的解决方案
•丰富的库函数和编程工具
•它支持面向对象的原理，可用于获得有组织的数据
5)Java：
Java用于神经网络，可与搜索算法很好地配合使用。 它可以用于较大的项目。
Java产生的一些好处包括：
•使用方便
•调试方便
•包装服务
•数据的图形表示
•更好的用户交互
•带有Swing和Standard Widget Toolkit的复杂图形和界面
因此，每种语言都具有特定的功能和优点。
Python、Java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo。
Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。
Python之所以适合AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用，如Numpy提供科学的计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。
Java也是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。
对于AI项目来说，算法几乎是灵魂，无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络，Java都可以提供一种简单的编码算法。另外，Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。
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