最佳人工智能编程语言（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

aobulaien001 2024-09-15 15:31:01 阅读 82

远观近视，从 20 世纪中叶以来，人工智能技术就已经出现。在过去十年左右的时间里，人们才将 AI 构建到实际应用程序中，才开始使用它。

编程语言是人工智能开发的支柱，它们可以帮开发者创建创新的 AI 解决方案，而不需要学习科学家们用来相互交流的高度专业化的语言。

以下是全球各行业的AI人工智能采用率：

在本文中，我们介绍一些最适合 AI 的编程语言，以及它们为何如此有用。

1) Python

Python 非常适合人工智能，因为其具有强大的数据科学和机器学习能力。它的计算优雅和可读性使其成为数据科学家的首选，可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集，而不必担心计算速度。

Python 拥有大量与人工智能相关的软件包，例如 PyBrain、NeuralTalk2 和 PyTorch。TensorFlow 现在比 PyTorch 更广泛，但由于其最近发布的所有独特功能，它的受欢迎程度可能会在几年内与 PyTorch 库持平。

除了用于深度学习网络的 GPU 加速之外，Python还包括数据可变精度。最新版本还为用户提供多设备支持。Python 比 C++ 或 Java 更容易学习，因此更受到初学者的青睐。Python也是专业人士使用的最流行的语言之一。

此外，如果你已经了解 C++ 或 Java语言，但不太熟悉神经网络或深度学习方法。在这种情况下，由于仅 Numpy 库中就有 830 多个类，你可以轻松选择所需要的内容。

将 Python 用于 AI 的优势：

Python 有许多可用的库，可以通过机器学习简化编程。

如果你正在从事基于 AI 的项目，很可能已经有一个 Python 库能够满足你自己的需求。

如果你是一名新开发人员，那么很有必要选择学习 Python，因为它比大多数编程语言具有更简单的学习曲线。

它有一个强大的机器学习框架 PyBrain，并拥有一个活跃的开发者社区，可以提出问题并很快获得问题的帮助主题。

2) R语言

R 是一种开源编程语言，是支持统计分析与科学计算的专门语言。

R 编程语言证明有助于生成交互式图形和其他可视化。它可以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。

R 的设计从统计计算到机器学习技术。R 具有面向对象编程、高度可扩展性、内存高效的不间断计算、全面的功能、庞大的用户群，被广泛用于数据预测。

我们总结一下将 R 语言用于 AI 的好处：

R 在处理大量数据能力上表现优异

它应用数学函数的能力，特别在创建具有复杂决策过程的程序时更加受欢迎

在性能，可以使用像 R 这样的开源工具获得更好的结果，不需要许可费用

R还擅长在大数据集中寻找模式，特别受到希望分析客户信息用于营销目的或识别运营中重大风险的公司欢迎。

3) Java

Java 被认为是当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java 可以快速完成任务；由于 Java 对并发的内置支持，很容易在 Java 中使用进程和多线程功能。

开发者可以将许多编程语言（例如 Ruby on Rails、Python 和 Node.js）与 Java 结合使用，它们都提供了与Java配合使用的综合框架。

由于 Java 是当今最流行的编程语言之一，如果您当前的角色或未来的愿望涉及使用AI解决方案，则应该考虑学习 Java。

将 Java 用于 AI 的好处：

Java 是一种高级的、面向对象的编程语言，特别适合开发 AI 应用

它具有高度的可读性，跨地区和文化的团队仍然对代码保持一致

它是一个五星级编程语言，可确保程序员获得多种好处

4) LISP

LISP 最初创建于 1958 年，是一种函数式编程语言，这意味着其中代码的一切都是一个表达式。换句话说，每一行代码都在做着某事。这乍听起来可能有点复杂，但是可以编写一个函数来做自己想做的任何事情，理解和构建 LISP 语法比从头开始学习一门全新的语言更为简单。

因此，如果你已经有任何编程经验——甚至是 Python 或 C++——那么，学习 LISP 将很容易。即使不了解 Java 或 JavaScript 以外的任何语言，也有在线资源可以帮助自己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的核心操作都依赖于 LISP，这在开发者选择库或工具时提供了很大的灵活性

代码快速执行，无需考虑环境细节

它非常适合抽象：使用更简单的逻辑来解释更深层次的模型，程序员无需了解单个组件的工作原理。

如果基于初始模型的预测结果是错误的，它可以帮助程序员在以后节省时间，因此重写会变得相对简单，而不会在此过程中失去太多

5) PreLog

Prolog 是一种声明式编程语言，可以在其中描述要实现的目标而不用写如何实现。在 Prolog 语言中，知识由事实与规则表示。事实是关于对象的陈述，例如汤姆有两个孩子或老张最喜欢的数字是八。

规则描述了何时可以从现有事实推断出新事实，例如：如果一个人有多个孩子，则该人有两个以上孩子。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，而将更多的时间花在思考目标上。

将 Prolog 用于 AI 的好处：

Prolog 可以快速处理大量数据，因为它使用统一规则

Prolog 在编程语法中享有盛誉；使用它的人通常比普通程序员更聪明

Prolog 有助于提高这些项目的速度与准确性

如果你希望自己的程序随着时间的推移变得有感知力（就像天网一样），那么 Prolog 可能正是你所需要的！

6) C++

C++ 是一种流行的通用编程语言。它是一种高级语言，它由贝尔实验室的 Bjarne Stroustrup 领导的计算机科学家团队开发。它可以在 Windows、Linux、Mac OS X 操作系统以及智能手机和平板电脑等移动设备上运行。C++ 已被广泛用于开发游戏、应用程序和图形程序。

它可用于创建许多软件程序，包括那些设计用于人工智能技术的软件。但是，由于C++复杂性和缓慢的开发速度，它不适用于 GUI（图形用户界面）设计或快速原型设计等任务。

将 C++ 用于 AI 的好处:

C++ 有助于机器学习的原型设计和生产，因为它能够轻松快速地将极其复杂的模型加载到内存

C++还可以快速试验新模型或重新设计现有模型，无需过多的加载时间或牺牲处理器能力。

在开发需要快速访问许多数据存储空间的高性能代码时，C++是最佳选择之一。

如果需要算法或应用程序需要尚未内置在语言中的功能，也有很多人可能已经编写了需要的代码模块。大多数情况下这些模块也是开源的，这意味着它们可以免费使用和修改，用于商业目的。

7) Haskell

Haskell 是一种纯基于函数的编程语言，这意味着所有表达式都被评估为只产生一个值。由于它没有变量，Haskell 大量依赖递归来创建代码，但有一些可变类型，特别是列表与数组。

Haskell 语言是开发复杂算法的理想选择，这些算法在达到最终结果之前依赖于几个步骤。它的语法可能令人反感，它使用布局将代码组织成行，其代码末尾使用分号而不是缩进。

Haskell 令人兴奋的特性之一是它的类型系统。它没有空值——你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。

使用 Haskell 编写 AI 的好处：

Haskell 包含一个健壮的类型系统来避免代码中的类型错误

虽然其他语言使编写简洁的代码更具挑战性，但 Haskell 能让其变得非常容易。因此，它适用于涉及大量数据的项目

由于其简洁性，它还允许程序员同时处理多个项目。

使用 Haskell 的一个显着好处是它的运行速度。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）JavaScript

JavaScript 是一种广泛使用的编程语言，它对人工智能至关重要，可以帮助开发者构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。由于其灵活性和深厚的开发人员社区，JavaScript 也是人工智能领域最受欢迎的语言之一。

自 1995 年创建 JavaScript 以来，已经使用它编写了许多类似人类的行为，例如面部识别和行为生成程序。随着企业开始远离老式遗留系统，JavaScript 将是任何希望深入了解人工智能开发者的基本技能。

将 JavaScript 用于人工智能的优势：

JS 的高度灵活性使其可以与开发人员正在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，因为许多系统在类似的架构上运行

它也是那些极有可能将其应用于您选择的任何领域的语言之一

由于它是基于网络的（和基于浏览器的），编码相对较轻；没有太多的技术要求。

9) Julia

AI 是一个热门的研究领域，而 Julia 语言很好地利用了这一领域。Jeff Bezanson、Stefan Karpinski、Viral B. Shah 和他们的团队从头开始构建该语言并考虑到数值性能，它几乎可以在任何操作系统上运行。也非常容易学习——它使用了许多你已经知道的常见编码概念，比如循环和条件语句。

Julia 的开发环境目前并不理想——工具可以使用一些工作——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变得更好。

将 Julia 用于 AI 的优势：

它是一种专为科学计算而设计的高级与高性能的编程语言

语法优雅简洁，可以专注于解决问题而不是编写新代码

通过使用 Julia，可以节省时间并生成更清晰、速度更快、错误更少的代码

免费和开源的，这意味着任何人都可以访问其代码

常见问题

问题：在开发人工智能项目时我应该考虑什么？

答：在设计和实施 AI 和机器学习程序时，有两个因素在起作用：首先，你使用的是哪种算法，其次它是用什么语言编写的。

为自己的程序选择一种算法并不难；只有为数不多的算法可供选择。问题是这些算法中的每一个都需要依赖于计算机语言。

假设你选择了一种称为 Deep Q Learning 的算法。要编写该程序，必须知道如何使用 Java、Python、JavaScript 或 C++ 进行编码——如果你在为 GPU 操作与数据分析操作做一些不同的事情，那么可能不止这些编程语言。

有超过 100 种算法，每种算法都有自己的语言，也各有优缺点。例如，只有少数优秀的深度学习平台可用，但只有数十种决策树算法或启发式算法。

问题：哪个更好——Python 或 R 语言？

答：R 和 Python 是 AI、ML 和数据分析的标准编程语言。如果你从 AI 和机器学习开始，相信会遇到这两种语言，必须选择其中一种。

这两种语言有几个共同点：

都是开源的

都很强大

它们很容易学习

都带有几个库，可以轻松导入和分析数据

那么你应该选择哪一个呢？以下是它们相互比较的方式：

比较参数	R	Python
语言的主要目标	其主要目标包括统计和数据分析。	其主要目标包括生产和部署。
主要用户	数据处理是 R 语言的主要用户。	程序员是 Python 语言的主要用户。
图书馆的可用性	高度可用。	相比之下，它的库数量少于 R。
数据库处理能力	高数据库处理能力。	高数据库处理能力。
语言学习曲线	R 是一门看似复杂的语言，一开始就需要学习并且具有很高的学习曲线。	Python 是一种著名的简单易学语言，具有线性和平滑的学习曲线。

除以上介绍的语言之外，Node.js、TypeScript、C#、Shell 和 C++ 均跻身全球开发者使用的前 10 名编程语言。

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