如今，人們期望AI程序員掌握多種語言，因為它們是在跨學科環(huán)境中而不是在孤島中工作。清單上列出了Python，R，Java，Lisp，Prolog，Julia等。

盡管當前這一代人更喜歡Python，但是前端開發(fā)人員必須了解JavaScript，Python和R才能用于機器學習應(yīng)用程序。著名的組織了解R，Java，Nia和.Net并為AI，機器學習，聊天機器人，自動化系統(tǒng)等編寫代碼。但是，大型企業(yè)系統(tǒng)仍繼續(xù)用Java編寫。我的一個開發(fā)人員朋友在編寫Siri之前的通信工具時使用了PHP。R，Matlab，Weka是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘所必需的。

是的，沒有一種“ AI語言”可以被視為最佳編程語言。

因此，讓我們討論一些在全球AI項目中流行和使用的流行語言。

1)Python：

在AI，ML和數(shù)據(jù)分析的所有其他語言中，它排名第一。建議您在需要快速編碼時使用。

Python是最受歡迎的選擇，因為：

·它具有出色的庫生態(tài)系統(tǒng)。一些常用的庫有SciKit-learn處理基本的ML算法，Pandas用于高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分析，Keras和TensorFlow用于深度學習，Matplotlib用于可視化。今天，大多數(shù)AI工程師都使用Keras和TensorFlow。

·對于AI開發(fā)人員而言，學習曲線要容易得多。

·Python語言靈活，可以減少出錯的可能性，程序員也可以將Python與其他語言結(jié)合使用。

·由于python與平臺無關(guān)，因此節(jié)省了用于在各種平臺上進行測試的金錢和時間。它使整個平臺變得簡單便捷。

2)Lisp：

Lisp是開發(fā)人員在構(gòu)建AI解決方案時解決歸納邏輯項目中問題的最喜歡的語言。除了Lisp，Prolog，Scheme之外，Haskell還適合進行基于邏輯的AI項目。

Lisp用于AI的原因如下：

·支持符號編程。

·不區(qū)分數(shù)據(jù)和代碼，這使語言更加強大。

·比其他編程語言可擴展。

·Read-Eval-Print Loop簡化了交互式編程。

·它具有調(diào)試，增量編譯器等良好的環(huán)境。

3)Prolog：

Prolog具有獨特的功能，例如模式匹配和自動回溯。此功能在AI開發(fā)中用于高級解決方案。它是一種邏輯編程語言，受到AI程序員的青睞。

Prolog程序包括：

·關(guān)系的事實聲明。

·宣布有關(guān)關(guān)系的規(guī)則。

·問題的表達。

因此，序言可以分析行為，陳述和條件陳述之間的關(guān)系，這對人工智能很有幫助。

4)Matlab：

建議在實現(xiàn)復雜的數(shù)學運算時使用Matlab。Matlab提供AI功能，例如Caffe和TensorFlow。它使您可以將AI集成到完整的工作流程中。在某種程度上，借助MATLAB，即使沒有機器學習經(jīng)驗，您也可以開始使用AI。您可以使用應(yīng)用程序并快速嘗試其他方法。

C ++：

AI工程師建議將其用于搜索引擎，計算機游戲，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等項目，因為它有助于更快地執(zhí)行復雜算法。由于C ++由于繼承和數(shù)據(jù)隱藏而支持程序的重用，因此節(jié)省了時間和成本。

建議使用C ++，因為：

·可以輕松找到復雜的AI問題的解決方案。

·包含豐富的庫函數(shù)和編程工具。

·它支持面向?qū)ο蟮脑?，可用于獲得有組織的數(shù)據(jù)。

5)Java：

Java用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可與搜索算法很好地配合使用。它可以用于較大的項目。

Java產(chǎn)生的一些好處包括：

·易于使用

·調(diào)試方便

·包服務(wù)

·數(shù)據(jù)的圖形表示

·更好的用戶交互

·帶有Swing和Standard Widget Toolkit的復雜圖形和界面

因此，每種語言都具有特定的功能和優(yōu)點。