最佳人工智能编程语言
如果你对从事人工智能(AI)的职业感兴趣，你需要知道如何编码。但是你从哪里开始呢?人工智能最好的编程语言是什么?你应该从什么平台开始呢?本文将为您提供最佳AI编程语言和平台的高级概述，以及它们的主要功能。
事实证明，只有少数几种人工智能编程语言是常用的。
什么是人工智能?
人工智能是计算机科学中最迷人和发展最快的领域之一。就在我们说话的时候，它已经在改变我们周围的世界。这是这是一个非常火爆的就业市场(见Gartner预测）.
人工智能旨在创造智能计算机系统。它本质上是使计算机系统能够自己学习和工作的过程。
机器学习另一方面，(ML)处理的方法和技术，使计算机系统可以“学习”如何执行某些任务，甚至预测某些结果，而不需要明确地为它编程。
AI(非常)简史
“人工智能”一词最早是由计算机科学家在1956年提出的约翰·麦卡锡当时，人工智能研究领域刚刚作为一门学科成立。在那之后的几年里，AI经历了几波乐观情绪，随之而来的是失望和资金的损失(被称为“失败”)。人工智能的冬天)，然后是新的方法、成功和新的资金。
在其历史的大部分时间里，人工智能研究被划分为经常无法相互交流的子领域。这些子领域基于技术考虑，例如特定的目标、应用领域(如医学和机器人)和/或特定的实现方法(如符号计算而且联结主义）.
人工智能研究的传统问题(或目标)包括:
今天和明天的人工智能
如今，人工智能被应用于各种各样的领域，从为Siri和Alexa等虚拟助手提供动力，到自动驾驶汽车和预测分析等更复杂的应用。
在可预见的未来，人工通用智能(AGI，也被称为强AI、全AI或通用智能行动)仍然是该领域的长期目标之一，常用的方法包括统计方法、计算智能和传统的符号AI。
人工智能开发最佳编程语言
以下是人工智能开发中最流行的语言，以及它们的主要特性。
Python
Python是最流行的人工智能编程语言,它是目前最热门的语言之一，而且也很容易学!
Python是一种解释性的、高级的、具有动态语义的通用编程语言。其高级的内置数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其非常具有吸引力快速应用开发(RAD)，也可以用作脚本或粘合语言，将现有组件连接在一起。
Python的主要特性：
- 它的语法简单易学，强调可读性(因此降低了程序维护的成本)。
- 它支持模块和包(这鼓励程序模块化和代码重用)。
- 它有广泛的标准库(所有主要平台都可以免费以源代码或二进制形式提供)。
Python对AI有什么好处：
- 它有一组丰富的用于数据分析和操作的库，例如熊猫，使其易于处理数据。
- 它有许多专门用于机器学习的库，例如TensorFlow而且Keras．
- 它有坚实的科学和计算库，例如scikit-learn而且NumPy．
- 它甚至可以用来编程微控制器的项目，如MicroPython，CircuitPython,覆盆子π．
如果您从Python开始学习，那么这本书值得一读巨蟒学徒，奥斯汀·宾汉姆和罗伯特·斯莫尔希尔，以及其他SitePoint上的Python书籍和课程必威西盟体育网页登录．
R
R是一种用于统计计算和图形的编程语言和免费软件环境吗R统计计算基础．
R语言是一种通用语在统计学家中，因为它被广泛用于官方统计(见uRos2020而且uRos2022)，同时也学习数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析。民意调查，对数据挖掘者的调查，以及对学术文献数据库的研究表明R拥有一个活跃的用户基础全世界大约有200万人．
R的主要特征：
- 它有一套用于数据操作、计算和图形显示的集成软件设施。
- 它具有有效的数据处理和存储设施，为数组、列表、向量和矩阵的计算提供了各种各样的运算符。
- 它为数据分析和显示提供了广泛的图形化设施，无论是直接在计算机上还是在硬拷贝设备上-包括交互式的基于web的界面，如闪亮的．
- 它是一种开发良好、简单且一致的编程语言，包括条件、循环、用户定义的递归函数和输入/输出工具(包括到关系数据库的连接)。
R对AI有什么好处：
- 它是专门为统计人员设计的(与Python不同，Python被设计为通用语言)。
- 它有许多对人工智能开发有用的功能，比如线性和非线性建模、时间序列分析、分类和聚类。
茱莉亚
茱莉亚是一种相对较新的(2012年推出)用于技术计算的高级、高性能动态编程语言，其语法为其他技术计算环境的用户所熟悉。
Julia的主要功能：
- 它是为高性能数值和科学计算而设计的。
- 它易于使用和学习。
- 它可以直接调用C和Fortran库(不需要编写包装器或接口代码)。
- 它可以用于并行和分布式计算。
- 它带有一个广泛的标准库，包括微分方程、优化和机器学习。
朱莉娅对人工智能有什么好处：
c++和C
c++是一种倾向于系统编程的通用编程语言吗可移植性，使用效率和灵活性在心里的。c++的主要竞争对手是微软c#，它在语法上非常相似，但提供了一些额外的特性和好处，比如更受管理的内存模型LINQ(语言集成查询)支持开箱即用，以及其他功能。
c++在很多领域也很有用，比如计算机图形学，图像处理,科学计算．同样，c#也被用于开发3D和2D游戏，以及工业应用程序。
c++和c#的主要特性：
- 它们都是面向对象的，使用类、对象和继承支持数据抽象。
- c++是一个编译语言，这意味着它被直接转换成可以在计算机上运行的机器代码。c#是一个管理语言，并在虚拟机上运行，这使得它可以在不同的平台上移植。
- c++提供了对内存管理而不是c#，但这也意味着有更大的出错空间。
是什么让c++和c#适合AI：
- 这两种语言都被广泛应用于游戏开发中，许多游戏都使用了AI。
- 它们都是高性能的，因为它们都是编译语言，并在必要时提供低级控制。
- c#拥有广泛的可用库和工具支持Visual Studio．
Java
Java是一种多功能且功能强大的编程语言，使开发人员能够创建健壮、高性能的应用程序。
Java的主要特性：
- 它是面向对象的(支持封装、继承和多态性)。
- 它与平台无关(字节码可以在任何有Java虚拟机的平台上运行)。
- 它是静态类型的(确保编译时的类型安全)。
- 它有一个很大的标准库．
- 它支持异常处理(这有助于优雅地管理错误和异常条件)和多线程(使程序的多个部分能够并发执行)。
Java对AI有什么好处：
- 它快速、可靠，并具有强大的工具支持(使得快速高效地开发复杂的AI应用程序变得容易)。
- 它被用于许多关键任务应用程序中，因此它是经过实战检验的。
- 它可以用于桌面和移动应用程序(使用Android工作室）.
荣誉提名:Lisp和Prolog
Lisp和Prolog不像上面提到的语言那么广泛使用，但它们仍然值得一提。
口齿不清(也是由John McCarthy在1958年引入的)是一个具有悠久历史和独特的基于圆括号的语法的编程语言家族。它最初是为人工智能研究而创建的。今天，Lisp被用于各种应用程序，包括脚本和系统管理。
序言（一般核心，模块)是一个逻辑编程70年代早期的语言特别适合人工智能应用。它的声明性使得表达数据之间的复杂关系变得容易。Prolog还用于自然语言处理和知识表示。
人工智能开发中应避免的编程语言
这些语言虽然可能有自己的位置，但对人工智能世界并没有什么真正的贡献。
- COBOL是一种古老的语言，创造于20世纪五六十年代。它是为商业应用而设计的，实际上并不适合其他任何应用。
- FORTRAN是另一种古老的语言，可以追溯到1957年。它是为科学和工程应用而设计的，与COBOL一样，并不真正适用于其他任何应用。
- 帕斯卡是一种创建于20世纪70年代的语言，在学术界之外已经很少使用了。
- 基本是一种为初学者设计的语言，已经在很大程度上被其他语言(如Python)所取代。
也就是说，你可能会认为一种完全不受欢迎的语言，比如JavaScript——主要用于网页开发——对人工智能也没有什么帮助，对吧?然而，有一些非常有趣的活跃项目，比如TensorFlow.js(由谷歌支持)-用于在JavaScript中开发机器学习模型，可以直接在浏览器或node . js．所以，谁知道呢?
常见问题
现在，为了快速提供信息，我将快速提供一组固执己见的答案。
c++比Python更适合人工智能吗?
不，c++在AI方面并不比Python好。事实上，Python通常被认为是人工智能最好的编程语言。但是，如果您需要用低级语言编码或开发高性能例程，则可以使用c++进行AI开发。
Java和c++哪个更适合人工智能?
虽然Python仍然是普遍的首选，但Java和c++在一些用例和场景中都有优势。例如，c++可用于编写高性能例程，Java可用于生产级软件开发。
最适合人工智能开发的语言有什么共同点?
最适合人工智能开发的编程语言有几个共同点:
- 它们都是高级语言，这意味着它们很容易学习和编码。
- 它们都有大型的库和框架生态系统，可以用于人工智能开发。
- 它们都在人工智能社区中被广泛使用，所以你可以在网上找到大量的资源和帮助。
游戏AI使用什么编程语言?
好吧，这就是c++大放异彩的地方，因为大多数游戏都使用c++进行AI开发。这是因为它是一种可以用于编写高性能应用程序的快速语言。然而，也有游戏使用其他语言进行AI开发，如Java。
如果我想学习人工智能编程，我应该从哪里开始呢?
如果您刚刚开始学习，我建议您从Python开始。它是人工智能开发中最流行的语言，而且相当容易学习。一旦你学会了Python，如果需要，你可以转向其他语言。
查看补充文章5种开始机器学习的方法！
看看下面这些书:
- 数据科学:简介，作者:蒙娜·哈利勒等人。
- 成为数据主管:如何思考、说话和理解数据科学、统计学和机器学习，亚历克斯·j·古特曼和乔丹·戈德梅尔著
结论
AI在这里;它已经发生了。它正在改变我们的生活方式，改变我们与世界和彼此互动的方式，同时也为企业和个人创造了新的机会。
与IT中的所有事情一样，没有万能的子弹或一刀切的解决方案。在为AI选择一种编程语言时，你必须试水，可能会根据手头的任务、你和你的团队使用的平台以及你自己的偏好和专业知识等因素切换语言。
话虽如此，由于Python易于使用、庞大的库和活跃的社区，它通常被认为是人工智能开发的最佳编程语言。R也是AI开发的一个很好的选择，特别是如果你想要开发统计模型。Julia是一种较新的语言，因其速度和效率而越来越受欢迎。如果您希望开发具有严格性能限制的低级系统或应用程序，那么c++或c#可能是您的最佳选择。
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