2020年人工智能5种最佳编程语言
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今天的人工智能程序员需要掌握多种语言，因为他们在跨学科的环境中工作，而不是在筒仓中工作。列表包括Python、R、Java、Lisp、Prolog、Julia等。
虽然现在这一代人更喜欢Python，但是前端开发人员必须了解JavaScript、Python和机器学习应用程序的R。一个知名组织的流程自动化首席开发人员了解R、Java、Nia和.Net，并为AI、机器学习、聊天机器人和自动化系统编写代码，等等，但是, 大型企业系统继续使用Java编写。我的一个开发人员朋友在编写pre-Siri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。
是的，没有一种“人工智能语言”可以被认为是最好的编程语言。
那么，让我们来讨论一些流行的语言，它们在全球人工智能项目中的流行趋势和使用情况。
1） Python：
它在人工智能、ML和数据分析等所有语言中排名第一。建议在需要快速编码时使用。
Python是最受欢迎的选择，因为：
•它有一个很棒的生态系统。一些常用的库有SciKit learn来处理基本的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。Keras和TensorFlow现在被大多数人工智能工程师使用。
•对于人工智能开发者来说，学习曲线要容易得多。
•Python语言非常灵活，减少了出错的可能性，程序员还可以将Python与其他语言结合起来。
•由于python是独立于平台的，它节省了在各种平台上进行测试所需的资金和时间。它使整个平台简单方便。
2） Lisp：
Lisp是开发人员在构建人工智能解决方案的同时解决归纳逻辑项目中的问题的最喜欢的语言。除此之外，还有一个很好的基于逻辑的项目。
Lisp用于人工智能是因为以下原因：
•支持符号编程。
•不区分使语言更强大的数据和代码。
•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，如调试、增量编译器等。
3） Prolog：
Prolog具有独特的功能，如模式匹配和自动回溯。此功能用于高级解决方案的人工智能开发。它是一种逻辑编程语言，受到人工智能程序员的青睐。
Prolog程序包括：
•关系事实声明。
•关系规则声明。
•提出问题。
因此，prolog可以分析一个动作、一个语句和一个条件语句之间的关系，这对人工智能是有帮助的。
4） Matlab：
建议在实现复杂数学运算时使用Matlab。Matlab提供了Caffe和TensorFlow等人工智能功能。它可以让你把人工智能集成到完整的工作流程中。在某种程度上，有了MATLAB，即使没有机器学习的经验，你也已经为人工智能做好了准备。你可以使用应用程序并快速尝试不同的方法。
C++：
它被人工智能工程师推荐用于搜索引擎、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++支持继承和数据隐藏的程序重用，节省了时间和成本。
建议C++是因为：
•很容易找到复杂人工智能问题的解决方案
•它有丰富的库函数和编程工具
•它支持面向对象的原则，可用于实现有组织的数据
5） JAVA：
Java用于神经网络，与搜索算法配合得很好。可以用于更大的项目。
Java带来的一些好处包括：
•使用方便
•易于调试
•套餐服务
•数据的图形表示
•更好的用户交互
•使用Swing和标准Widget工具箱的复杂图形和界面
因此，每种语言都有其特定的特性和优点。
虽然现在这一代人更喜欢Python，但是前端开发人员必须了解JavaScript、Python和机器学习应用程序的R。一个知名组织的流程自动化首席开发人员了解R、Java、Nia和.Net，并为AI、机器学习、聊天机器人和自动化系统编写代码，等等，但是, 大型企业系统继续使用Java编写。我的一个开发人员朋友在编写pre-Siri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。
是的，没有一种“人工智能语言”可以被认为是最好的编程语言。
那么，让我们来讨论一些流行的语言，它们在全球人工智能项目中的流行趋势和使用情况。
1） Python：
它在人工智能、ML和数据分析等所有语言中排名第一。建议在需要快速编码时使用。
Python是最受欢迎的选择，因为：
•它有一个很棒的生态系统。一些常用的库有SciKit learn来处理基本的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。Keras和TensorFlow现在被大多数人工智能工程师使用。
•对于人工智能开发者来说，学习曲线要容易得多。
•Python语言非常灵活，减少了出错的可能性，程序员还可以将Python与其他语言结合起来。
•由于python是独立于平台的，它节省了在各种平台上进行测试所需的资金和时间。它使整个平台简单方便。
2） Lisp：
Lisp是开发人员在构建人工智能解决方案的同时解决归纳逻辑项目中的问题的最喜欢的语言。除此之外，还有一个很好的基于逻辑的项目。
Lisp用于人工智能是因为以下原因：
•支持符号编程。
•不区分使语言更强大的数据和代码。
•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，如调试、增量编译器等。
3） Prolog：
Prolog具有独特的功能，如模式匹配和自动回溯。此功能用于高级解决方案的人工智能开发。它是一种逻辑编程语言，受到人工智能程序员的青睐。
Prolog程序包括：
•关系事实声明。
•关系规则声明。
•提出问题。
因此，prolog可以分析一个动作、一个语句和一个条件语句之间的关系，这对人工智能是有帮助的。
4） Matlab：
建议在实现复杂数学运算时使用Matlab。Matlab提供了Caffe和TensorFlow等人工智能功能。它可以让你把人工智能集成到完整的工作流程中。在某种程度上，有了MATLAB，即使没有机器学习的经验，你也已经为人工智能做好了准备。你可以使用应用程序并快速尝试不同的方法。
C++：
它被人工智能工程师推荐用于搜索引擎、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++支持继承和数据隐藏的程序重用，节省了时间和成本。
建议C++是因为：
•很容易找到复杂人工智能问题的解决方案
•它有丰富的库函数和编程工具
•它支持面向对象的原则，可用于实现有组织的数据
5） JAVA：
Java用于神经网络，与搜索算法配合得很好。可以用于更大的项目。
Java带来的一些好处包括：
•使用方便
•易于调试
•套餐服务
•数据的图形表示
•更好的用户交互
•使用Swing和标准Widget工具箱的复杂图形和界面
因此，每种语言都有其特定的特性和优点。
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