最适合人工智能开发的5种常用编程语言，看一看你

近年来，人工智能（AI）不断释放科技革命和产业变革积累的巨大能量，深刻改变人类的生产方式、生活方式和思维方式，推动社会生产力的全面飞跃。什么是人工智能？会给我们带来什么价值？自学网将为您介绍。

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人工智能技术的进步，不仅给企业的运营带来了效率，也给人们的生活带来了便利。迄今为止，人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和面部识别等项目。

与大多数软件应用程序的开发一样，开发人员正在使用多种语言编写 AI 项目，但没有一种完美的编程语言可以完全加快 AI 项目的速度。

编程语言的选择通常取决于 AI 应用程序所需的功能。关于最好的人工智能编程语言的“争论”从未停止过。今天给大家分享最适合人工智能开发的5种常用编程语言。让我们看看你认为哪一个？

01、

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毫无疑问，第一。尽管某些功能存在不同程度的缺陷。（2.x 和 3.x 之间的巨大差异，五种不同的包机制都存在不同程度的缺陷）但是如果你正在研究 AI，你一定会在某些时候使用. 库中可用的库数量是其他语言无法比拟的。

作为一个扩展库，它的重要性和普遍性都在增长，以至于它几乎成为了张量操作的标准 API。基于，（该工具是为解决数据分析任务而创建的）带来了 R 强大而灵活的数据框架。对于自然语言处理（简称 NLP），您还可以使用著名的 NLTK 和 Fast。

对于机器学习，有经过实战考验的——。谈到深度学习，所有当前的库（、、、、等）都是在 .

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（上图中，一位德国 AI 开发者教你如何使用和开发两个简单的机器学习模型。）

它是人工智能研究的前沿语言。它是机器学习和深度学习框架最多的语言，也是几乎所有 AI 研究人员都掌握的语言。

02、JAVA及相关语言

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JVM系列语言（Java、、、等）也是AI应用开发的绝佳选择。

无论是自然语言处理 (NLP)、张量运算 (ND4J) 还是完整的 GPU 加速深度学习堆栈 (DL4J)，您都可以使用大量库来管理管道的各个部分。此外，您还可以轻松访问和其他大数据平台。

Java 是大多数企业的通用语言。并为我们提供了新的语言结构，使您编写 Java 代码的体验不像以前那么“糟糕”。

用 Java 编写人工智能应用程序可能有点乏味，但它确实可以帮助您完成工作，并且您可以在所有 Java 基础架构上开箱即用地进行开发、部署和监控。

03、C/C++

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在开发 AI 应用程序时，C/C++ 可能不是您的首选，但如果您在嵌入式环境中工作并且无法承受 Java 虚拟机或解释器的开销，那么 C/C++ 是您的最佳选择。好的选择。

您可以选择以下最适合您的方法之一：

• 深入栈底，使用CUDA 等库编写您自己的代码小程序常用开发语言，直接在GPU 上运行；

• 您还可以使用或访问灵活的高级 API。

当然，后者还允许您导入数据科学家编写的模型并以 C/C++ 速度在生产中运行它们。

04、

是一种文字脚本语言，一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，具有对类型的内置支持。

众所周知，谷歌在 2018 年发布了 .js。.js 是一个基于硬件加速的开源库，用于训练和部署机器学习模型。

.js 是一个加速库，可让您在 Web 浏览器中训练和运行机器学习模型。它还包括一个 API 以及加载和使用定期训练的模型的能力。这可能会吸引大量 JS 开发者涌入 AI 领域。

虽然目前可访问的机器学习库与其他语言相比受到限制，但在不久的将来，开发人员将能够像添加组件或 CSS 属性一样轻松地将神经网络添加到网页中。

为了在各种环境下尽可能获得最佳的计算性能，.js 目前已经实现了纯或客户端和服务器端三种后端计算环境。同时，.js 还支持对现有模型进行再训练，帮助用户定制符合业务需求的模型。

05、R语言

R 位于列表的底部，看起来将走下坡路。R 是数据科学家喜欢的一种编程语言。然而，其他程序员在第一次接触 R 时会因为它以数据框为中心的方法而感到有些困惑。

如果您有一组专门的 R 开发人员，那么将 R 与 或 H2O 一起用于研究、原型设计和实验是有意义和有价值的。

但是，基于性能和操作考虑，这里不建议将 R 用于生产。

虽然您可以编写可以部署在生产服务器上的高性能 R 代码，但将这个用 R 编写的原型重新编码为 Java 可能会更容易。

语言是与人工智能对话的基本条件。要掌握人工智能，我们还需要继续磨练。以上五种编程语言，你掌握了几种？如果你不想在未来的世界成为一个文盲，那就快点学习和行动吧！