应用程序开发中人工智能的9大编程语言。编程语言是AI开发项目的支柱，因为它们可以帮助软件开发人员创建创新的AI解决方案，而无需学习专业人士用来相互交流的高度专业化的语言。人工智能开发者本文将介绍一些最好的人工智能编程语言以及它们为何重要。以下是一些适合人工智能的优秀编程语言：1.PythonPython非常适合人工智能，因为它具有强大的数据科学和机器学习能力。它的计算优雅性和可读性使其成为数据科学家的首选，他们可以使用它来分析大型和复杂的数据集，而不必担心计算速度。Python有大量与人工智能相关的包，例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然现在TensorFlow的使用比PyTorch更广泛，但由于其最近发布的独特功能，它的受欢迎程度可能在几年内与PyTorch一样。除了深度学习网络的GPU加速之外，这些还包括可变精度。其最新版本还为用户提供了多设备支持。归根结底，Python比C++或Java更容易学习，因此也受到初学者的青睐。它也是专业人士使用最多的语言之一。它在开发方面并不落后于其他语言，因为开发人员不断添加新库或升级现有库；通常，他们在从事专业项目时为企业带来一些优势。此外，假设用户已经了解C++或Java，但对神经网络或深度学习方法不是很熟悉。在这种情况下，由于仅Numpy库中就有830多个类，因此很容易选择您需要的类。将Python用于人工智能的好处：Python有许多可用的库，可以简化机器学习的编程。如果您正在从事基于人工智能的项目，那么很可能已经有一个Python库可以满足您的需求。如果您是初级开发人员，您很可能会选择学习Python，因为它比大多数编程语言更容易学习。它有一个名为PyBrain的强大机器学习框架，并有一个活跃的用户社区来提问和获得帮助。2.RR是一种支持统计分析和科学计算的开源编程语言。R编程语言证明有助于生成交互式图形和其他高级可视化。它旨在处理所有类型的数据分析，从简单的线性回归到复杂的3D模拟。任何人都可以使用R。作为一种编程语言，R专为从统计计算到机器学习的各种技术而设计。R由于其面向对象编程、高可扩展性、内存高效的不间断计算、全面的功能和庞大的用户群而被广泛用于预测。将R用于人工智能的好处：在处理大量数据时，R的计算能力非常出色。它还能够在创建具有复杂决策过程的程序时应用数学函数。关于性能，使用像R这样的开源工具可以获得更好的结果，因为它不需要许可费用。它还擅长在大型数据集中寻找模式，这使其受到希望出于营销目的分析客户信息或识别其运营中的重大风险的企业的欢迎。3、JavaJava被认为是当今最流行的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java允许用户快速、轻松地完成任务；由于Java对并发的内置支持，在Java中使用单线程和多线程特性很容易。用户可以将RubyonRails、Python和Node.js等许多编程语言与Java结合使用，因为它们都提供了全面的框架供使用。由于Java是当今最流行的编程语言之一，如果用户当前或未来的愿望涉及使用人工智能解决方案，则应考虑学习如何使用Java。使用Java开发人工智能的好处：Java编程语言具有一些特别适合开发人工智能程序的特性。Java是一种高级的、面向对象的编程语言。考虑到开发人员经常在不同时区以不同速度与许多其他团队成员一起从事大型项目，因此它具有很高的可读性。它是一种5级编程语言，可确保程序员获得多种好处。由于AI应用程序使用机器学习算法，因此从头开始编写代码而不是预制库的编译时间将比用Java编写的代码更长。4.LISPLISP最初创建于1958年，是一种函数式编程语言，这意味着它里面的一切都是表达式。换句话说，每一行代码都做了一些事情。起初听起来可能很复杂，但因为您可以编写一个函数来做任何您想做的事情，理解和构建LISP语法比从头开始学习一门全新的语言要容易得多。所以对于一些已经有编程经验（甚至是Python或C++）的人来说，学习LISP会很容易。即使不知道Java或JavaScript以外的任何语言，也有一些在线资源可以帮助您开始使用函数式语言。将LISP用于AI的好处：几乎所有主要的深度学习框架都依赖LISP进行核心操作，这为用户在选择库或工具方面提供了很大的灵活性。在不考虑环境细节的情况下快速执行代码。非常适合抽象：使用更简单的模型来解释更深层次的模型，因此程序员无需了解各个组件的工作原理。如果基于初始模型的预测被证明是错误的，它可以帮助用户在以后节省时间，因此在不影响流程进度的情况下重写它们变得相对简单。5.PrologProlog是一种声明式编程语言，您可以在其中描述要实现什么而不是如何实现它。在Prolog中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如吉姆有两个孩子或最喜欢的数字是8。规则描述了用户何时可以从现有事实中推断出新的事实，例如，如果一个人有多个孩子，则该人有两个以上的孩子.这是一种人工智能方法，可以让程序员花更少的时间在算法上，花更多的时间思考目标。使用Prolog进行人工智能的好处：Prolog由于其一致性，可以快速处理大量数据。它在语法方面享有盛誉；使用它的人通常比普通程序员更有经验。它有助于提高这些项目的速度和准确性。如果一个人想要一个程序随着时间的推移而改进，那么Prolog可能正是他所需要的。能够修改程序显着增加了它的能力。6.C++C++是一种流行的通用编程语言。它是由贝尔实验室的BjarneStroustrup领导的计算机科学家团队开发的一种高级语言。它可在Windows、Linux、MacOSX操作系统以及智能手机和平板电脑等移动设备上运行。C++已被用于开发游戏、应用程序和图形程序。它用于创建许多其他软件程序，包括那些专为与人工智能技术一起使用而设计的软件程序。然而，由于其复杂性和开发速度缓慢，它不适合图形用户界面(GUI)设计或快速原型制作等任务。使用C++实现人工智能的好处：C++有助于机器学习进行原型设计和生产，因为它使用户能够轻松快速地将极其复杂的模型加载到内存中。它还允许用户快速试验新模型或重新设计现有模型，而无需过多的加载时间或牺牲处理能力。在开发需要快速访问许多数据存储的高性能代码时，它是最佳选择之一。如果算法或应用程序需要的功能尚未内置到语言中，则很可能其他人已经编写了用户需要的功能。大多数时候，这些模块都是开源的，这意味着它们可以免费使用和修改用于商业目的。7.HaskellHaskell是一种纯粹的基于函数的语言，这意味着所有的表达式都被计算为只产生一个值。因为它没有变量，Haskell严重依赖递归来创建它的代码，但是有一些可变类型，特别是列表和数组。它使Haskell成为开发复杂算法的理想选择，这些算法在达到最终结果之前需要几个步骤。它的语法可能会令人困惑，因为它使用布局将代码组织成行，并在行尾使用分号而不是缩进。Haskell更令人兴奋的特性之一是它的类型系统。它没有空值，它不能在变量中存储任何东西，也不能将任何东西作为参数传递。将Haskell用于人工智能的好处：Haskell包含一个健壮的类型系统，可以避免代码中的多种类型的错误。虽然其他语言使编写干净的代码更具挑战性，但Haskell使它变得非常容易。因此，它适用于涉及大量数据的项目。由于其简单性，它还允许用户同时处理多个项目。使用Haskell的一个显着优势是它的速度。由于Haskell的简单性，用Haskell编写的程序通常比用其他编程语言编写的程序运行得更快。8.JavaScriptJavaScript是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，可帮助用户构建从聊天机器人到计算机视觉的一切事物。由于其灵活性和深厚的开发者社区，JavaScript迅速成为人工智能最流行的语言之一。自JavaScript于1995年创建以来，它已被用于编写许多类人行为的程序，例如面部识别和艺术生成程序。随着企业继续摆脱遗留系统，JavaScript仍将是任何希望深入了解人工智能的人的基本技能。使用JavaScript实现人工智能的好处：JavaScript的高度灵活性使其可以与开发人员使用的各种操作系统、浏览器和虚拟机一起使用。它不必从一个系统移植到另一个系统，因为许多系统都运行在相似的体系结构上。它也是那些具有很高潜力应用于用户选择的任何领域的稀有语言之一。由于它是基于网络（和基于浏览器）的，因此编码相对简单。技术要求不高。9.Julia人工智能是一个热门的研究领域，而Julia很适合利用这种兴趣。JeffBezanson、StefanKarpinski、ViralB.Shah和他们的团队从头开始构建该语言时考虑到了数值性能，它几乎可以在任何操作系统上运行。它也很容易学习，使用许多已知的常见编码概念，例如循环和条件语句。Julia的开发环境目前并不理想，工具可能需要一些工作，但随着越来越多的人围绕编程语言构建工具，它会随着时间的推移而变得更好。将Julia用于AI的好处：它是一种专为科学计算而设计的高级、高性能编程语言。Julia优雅简洁的语法使用户可以专注于解决问题而不是编写新代码。通过使用Julia，用户可以节省时间并生成更清晰、更快且错误更少的代码。Julia的最大优势之一是它是免费和开源的，这意味着任何人都可以访问它的代码。结语综上所述，可以用来开发人工智能的编程语言有很多种。但是没有一种语言是万能的。有的注重开发速度，有的具有概率模型的天然优势，有的与现有软件集成得更好。理想的选择取决于用户试图构建的内容以及构建所需的时间。FAQ1.问：开发AI项目应该考虑什么？答：在设计和实施AI和机器学习程序时，有两个因素会发挥作用：首先，使用的是哪种算法；它是用什么语言写的。为应用程序选择算法并不难，只有几种可供选择。问题是这些算法中的每一个都需要自己的计算机语言。因此，假设选择了一种称为DeepQLearning的算法。要编写此程序，必须知道如何使用Java、Python、JavaScript或C++进行编码——如果您决定对GPU操作与数据分析操作进行不同的操作，则可能不止一种这些语言。今天有超过100种算法，每种都有自己的语言和自己的长处和短处。例如，只有少数几个好的深度学习平台可用，但有数十种决策树算法或启发式算法。2.哪个更好-Python或R编程语言？答：R和Python是人工智能、机器学习、数据分析的标准编程语言。如果从人工智能和机器学习入手，用户很可能两种语言都采用，不得不选择一种。这两种语言有几个共同点：它们都是开源的。他们很强大。它们很容易学习（如果已经知道一种编程语言）。它们带有多个库，可以轻松导入和分析数据。那么你应该选择哪一个？这是他们的比较方式。3.问：2021年最常用的五种编程语言是什么？答：根据Statista的调查，2021年的编程语言包括：JavaScript，64.96%的受访者认同这门语言。HTML/CSS，56.07%的受访者认同这种语言。Python，48.24%的受访者认同这门语言。SQL，47.08%的受访者认同该语言。Java，35.35%的受访者认同这门语言。除此之外，Node.js、TypeScript、C#、Shell和C++是全球开发人员使用的前10大编程语言。原标题：TheBestProgrammingLanguagesforAI，作者：DeveshChauhan
