简介：许多朋友问有关人工智能汇编的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
人工智能中使用了许多语言：Python，Java和相关语言，C/C ++，JavaScript，R语言。
有必要参与人工智能，这需要数学基础：更高的数学，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析。
算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法和其他算法；当然，在各个领域都需要算法，例如允许机器人研究slamaccumulation。
您需要掌握至少一种编程语言：毕竟，仍需要对算法的实现进行编程；如果更深入的硬件，一些基本课程是必不可少的。一些课程还需要了解com，top等域名。
在促进AI行业快速发展的过程中，顶级人工智能才能的主要作用尤为重要。从该国到技术巨头，他们都将AI视为提高其核心竞争力的基本策略，因此您曾经有过。想到这样一个问题：人工智能发展的哪种语言更好？
实际上，并非每种编程语言都能为开发人员节省时间和精力。在这里，我们已经编译了五种更适合人工智能开发的编程语言：
Python
由于Python简单易用，因此它是人工智能领域中更广泛的编程语言之一。它可以与数据结构和其他常用的AI算法无缝使用。python是AI项目的原因实际上是许多基于Python的有用库，可以在AI中使用。例如，Numpy提供了科学计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain机器学习。此外，Python拥有很多在线资源，因此学习曲线不会特别陡峭。
爪哇
对于AI项目，该算法几乎是一个灵魂。无论是搜索算法，自然语言处理算法还是神经网络，Java都可以提供一个简单的编码algorithm.m.in添加，Java的扩展也是AI项目的必要功能之一。
Lisp
LISP由于其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持而出现在AI领域中。LISP被设计为由人工智能设计的语言。它主要用于机器学习/ ILP子字段，这是由于其可用性和符号结构。著名的AI专家彼得·诺维格（Peter Norvig情报：一种现代方法”。
序言
Prolog是一种逻辑编程语言，主要针对一些基本机制编程，这对于AI编程非常有效。例如，它提供模式匹配，自动回顾性和基于树的数据结构化机制。基于这些机制，您可以为AI项目提供灵活的框架。Prolog广泛用于AI的专家系统，也可以用于医疗项目。
C ++
在AI项目中，C ++可用于统计信息，例如神经网络。此外，该算法也可以在C ++中广泛执行。游戏中的AI主要在C ++中编码，以更快地执行和响应时间。这也是一种很好的语言。
人工智能是一项未来派技术，目前致力于研究一组工具。在过去的几年中，一系列进展：没有事故驾驶超过300,000英里，在三个州的自主驾驶里程碑是一个里程碑；IBM Waston击败了Jeopardy的两个冠军；统计学习技术来自消费。兴趣确定复杂的数万亿美元图像的复杂数据集。这些开发将不可避免地提高科学家和巨头对人工智能的利益，这也使开发人员了解人工智能应用的真实本质。
Google的AI击败了Go Master，这是一种衡量人工智能突然发展的方式，并揭示了这些技术如何发展以及它们将来如何发展。
哪种编程语言适合人工智能？
您精通的每种编程语言都可以是人工智能开发语言。人工智能程序几乎可以用所有编程语言实施。最常见的是：LISP，Prolog，c/c ++。最近，有爪哇。最近，Python。
Lisp
像LISP这样的高级语言在人工智能中是众所周知的，因为经过多年在各种大学进行研究之后，它们选择了快速的原型并迅速放弃。诸如垃圾收集，动态类型，数据功能，统一的概述，交互式环境和互动环境和互动环境和诸如诸如诸如垃圾收集之类的特征可扩展性使列表非常适合人工智能编程。
序言
该语言具有LISP高级和传统优势的有效组合，这对于AI.T的优势是解决“逻辑问题”。主要缺点（原谅我）很难学习。
C/C ++
像Cheetah一样，C/C ++主要用于执行速度高时使用。它主要用于简单过程，统计人工智能，例如神经网络是一个常见的示例。backPropagation仅使用C/C ++代码，但是即使程序员只能提高一点速度，也需要速度。
爪哇
对于新移民，Java在LISP中使用了几个概念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使其能够应用于任何程序，并且它还具有构建的-intypy.java。不如C快，但是如果需要移植，那是最好的。
Python
Python是LISP和Java汇编的一种语言。根据Norvig在Lips和Python上的文章，这两种语言彼此非常相似，只有一些小差异。用户界面。这就是为什么Peternorvig选择在其他人工智能书中翻译程序的原因。JPYTHON使他可以使用可移植的GUI演示和移植HTTP/FTP/HTML库。因此，它非常适合人工智能语言。
在人工智能中，使用Python的好处比其他编程语言更多
高质量文档
该平台与它无关，您现在可以在每个*NIX版本上使用它
和其他面向对象的编程语言比学习更简单，更快
Python有许多图像增强的库，例如Python Imaging Libary，VTK和Maya 3D可视化工具包，数字Python，Scientific Python，并且许多其他可用的工具都可以应用数字和科学。
Python的设计非常好，快速，实心，移植，可扩展性。显然，这些是人工智能应用的非常重要的因素。
无论壳脚本或整个网站应用程序如何，它对于广泛的科学目的编程任务非常有用。
最后，它是开源的。您可以得到相同的社区支持。
AI的Python图书馆
总体AI库
AIMA：Python实现了从罗素到诺维格斯的“人工智能：一种现代方法”算法
Pydatalog：Python中的逻辑编程引擎
Simpleai：Python是在“人工智能：现代方法”一书中描述的人工智能算法中实现的。它的重点是提供易于使用的库，良好的文档和测试。
Easyai：双AI游戏的Python引擎（负值负值，替换表，游戏解决方案）
机器学习库
Pybrain是一种针对机器学习任务的灵活，简单有效的算法。这是一个模块化的Python机器学习库。它还提供了各种预定和良好的环境来测试和比较您的算法。
PYML是用Python编写的双边框架，专注于研究SVM和其他内核方法。IT支持Linux和Mac OSX。
Scikit-Learn的目的是提供简单而强大的解决方案，可以在不同的情况下重复使用：机器学习是科学和工程的多功能工具。它是Python的模块，它集成了经典的机器学习算法。这些算法与Python Science软件包（Numpy，Scipy.matplotlib）紧密相关。
MDP-Toolkit这是一个可以轻松扩展的Python数据处理的框架。SEA可以收集监督和无监督的学习餐和其他数据处理单元，可以将其组合到数据处理顺序中或更复杂的饲料网络结构。新算法的简单且直观。可用算法不断增加并增加，包括信号处理方法（主要组件分析，独立组成分析，慢速特征分析），流学习方法（本地线性嵌入），集中式分类，概率方法，概率方法（因子分析，RBM）），数据预处理方法等。天然语言和文本处理库
NLTK开源Python模块，语言数据和文档，用于研究和开发自然语言处理和文本分析。有Windows，Mac OSX和Linux版本。
综上所述
Python在人工智能中发挥了重要作用，因为它在Python中提供了一个良好的框架，例如Scikit -Learn：Machine Learning，它实现了该领域的大多数需求。D3中最强大，最容易使用的工具之一。JS JS.处理框架，其快速的原型制造使其成为一种不容忽视的重要语言。EAI需要大量的研究，因此无需需要500kb Java型号代码来测试新的假设。可以通过20-30行（JS和LISP）快速实现。因此，这对于人工智能是一种非常有用的语言。
案件
该软件通过人工智能和物联网进行员工行为分析。该软件通过分散员工的情绪和行为的注意力为员工提供了有用的反馈，从而改善了管理和工作习惯。
使用Python机器学习库，OpenCV和Haarcascading概念进行训练。建立样本POC来检测基本的情感，例如幸福，愤怒，悲伤，厌恶，持怀疑态度，持怀疑态度，鄙视，嘲笑，嘲笑和惊喜。收集到的数据将集中在云中数据库，甚至整个办公室，都可以通过单击Android设备或桌面上的按钮来检索。
开发人员在对面部情绪复杂性并进行更多细节的深入分析方面取得了进步。在深度学习算法和机器学习的帮助下，它可以帮助分析员工的个人绩效和适当的员工/团队反馈。
人工智能学习主要是以下五种语言：
Python
Python具有简单的语法和不同的功能。它是开发人员最喜欢的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式公式，解释，模块化，动态，移植和高级代码，这使其比CompareJava语言更好。在多个平台上使用，例如Linux。神经网络和自然语言处理（NLP）解决方案的开发。
但是，习惯于Python的开发人员在尝试使用其他语言时很难适应开发不同的语法。在AI开发中，它将使汇编和执行速度较慢，并且不适合移动计算。
爪哇
Java也是一种多风格的语言，遵循面向对象的原理和一个时间写作的原理，并且在任何地方运行。Java是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行而无需重新编写。
.top域名是，除了AI开发外，Java还是最常用的语言之一，与C和C ++中的大多数语法兼容。Java不仅适用于自然语言处理和搜索算法，而且适合也用于神经网络。
Lisp
LISP语言在AI开发中的使用是因为其灵活性使快速建模和实验成为可能，这反过来促进了AI开发中LISP的发展。例如，LISP具有独特的宏观系统，可以帮助探索和实现不同的智能LICES.LICE。LISP在大多数AI编程语言中都更有效地解决特定问题，因为它可以满足开发人员编写解决方案的需求。LISP非常适合归纳逻辑项目和机器学习。
但是，LISP是仅次于计算机编程语言家庭继电器fortran的第二古老的编程语言。作为一种古老的编程语言，LISP需要配置新软件和硬件以适应当前的环境。Few开发人员熟悉LISP编程。
序言
Prolog也是最古老的编程语言之一，因此它也适用于AI开发。就像LISP一样，它也是AI的主要编程语言。.TOP域名认为，Prolog的机制可以开发一个更具灵活性的框架。是一种基于语言的语言，因为它具有AI编程语言的事实和规则。
Prolog支持基本机制，例如模式匹配，基于树的数据结构以及AI编程所需的自动可追溯性。在广泛用于AI项目中，Prolog还用于创建医疗系统。
C ++
C ++是最快的计算机语言，特别适合对时间敏感的AI编程项目。C++可以提供更快的执行时间和响应时间（这就是为什么通常用于搜索引擎和游戏的原因）。此外，C ++允许大规模使用算法，并且在使用统计信息AI技术方面非常有效。TOP域名认为，另一个重要因素是由于隐藏和数据隐藏。在开发中，C ++支持重复使用代码，因此可以节省时间和金钱。C++适用于机器学习和神经网络。
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Python是LISP和Java编写的一种语言。由于Python简单易用，因此它是人工智能领域中最广泛使用的编程语言。它可以与数据结构和其他常用的AI算法无缝使用。python是AI项目的原因实际上是许多基于Python的有用库，可以在AI中使用。例如，Numpy提供科学计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain Machine Learning。Python的设计，快速，实心，可移植，可扩展，非常适合人工智能。如果您有兴趣
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楼下的答案是错误的
您正在谈论的人工智能目前是通过机器学习实现的
目前，机器学习和数据挖掘的主要语言是Python
但是主要原因不是python高效或python是不可避免的和人工智能的，而是因为python是一种很好的胶水语言，它可以轻松地称呼他人写的图书馆（用各种语言），并明确表达和灵活
因此，实际上，机器学习的核心知识与Python没有基本关系。Python由于表达能力强，被广泛用于机器学习开发。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的人工智能汇编的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?