最优秀的6种人工智能编程语言是什么？

寻求加速增长的企业长期以来已经认识到，人工智能（AI）是一个扩张的领域。 AI可以用来自动化和改进重复的任务，这可以提高企业的效率和降低成本。通过AI实现自动化，结果往往更快，更精确，并且一致，超越任何人力劳动相关的结果。

当分析数据并基于多个信息源（如用户反馈和数据集）做出决策时，AI在速度方面超越人类的能力。AI可以以多种形式集成，包括分析工具、聊天机器人和移动和在线应用程序，以揭示模式并生成更好的解决方案。总之，AI可以增强我们生活的各个方面。

在考虑将人工智能应用于产品和服务的任何企业中，有能力的软件工程师都是至关重要的。此外，他们应该具备最有效的人工智能编程语言的熟练掌握。浏览我们的网站，找到熟练的软件工程师，帮助您的企业实现其人工智能愿望。

有哪些编程语言可以方便地实现人工智能 (AI) 的集成？以下是一些常用的编程语言，以实现该目标。

Python

自问世以来，Python 就一直是人工智能（AI）中最受欢迎的语言之一，甚至在成为企业要求之前就已经如此。它被认为是机器学习的首选语言，机器学习是 AI 的一个组成部分，它在大数据方面的根基和胜利为其在 AI 研究和进步中的广泛接受做出了贡献。

Python已经在当前的技术领域中赢得了重要地位，主要是由于专门针对该编程语言的AI框架的可用性。开发人员通常使用TensorFlow（一种专门为机器学习创建的开源工具包）来训练和执行深度神经网络。还有其他面向AI的框架可用，包括：

• scikit-learn是一种用于构建和操作机器学习训练模型的工具。
• Python库PyTorch可实现图像和文本处理。
• Keras – 为高层次执行的数学操作提供编程接口。
• Theano库允许您定义、优化和评估数学表达式。

Python也被认为是最易于学习和使用的语言之一。

Lisp

自上世纪60年代首次亮相以来，Lisp已被用于在科学研究领域中实现重大里程碑，特别是在自然语言分析、定理证明和尝试人工智能（AI）挑战中。最初被创建为一种强大的数学符号表示法，如今，AI程序员广泛利用Lisp。

Lisp是第二最古老的编程语言，至今仍在使用，并被认为对于任何人工智能（AI）尝试的成功实现至关重要。它提供了许多不可或缺的开发生命周期功能。

• 快速原型设计。
• 在路上创作。
• 废物收集是法定要求。
• 可以执行基于数据结构的程序。
• 计算机代码可以被视为一种数据形式，并且可以以类似的方式进行编辑。
• 使用递归作为控制机制，而不是迭代。
• 具有处理符号数据的重要能力。
• “阅读”、“评估”和“打印”的迭代过程可以简化交互式程序的创建。

由于John McCarthy在人工智能领域的重大影响，多年来他的许多概念已经被执行。

Java（Java编程语言）

Java被认为是推进人工智能的关键语言。其广泛用于移动应用程序开发是一个重要的贡献因素。鉴于人工智能在移动应用程序中的无处不在，它是一个合适的选择。

除了与TensorFlow的兼容性外，Java还提供了许多专注于人工智能的库和框架，包括：

• Deep Java Library是Amazon开发的一个库，可以实现深度学习策略的执行。
• Kubeflow – 便于在Kubernetes上管理机器学习栈。
• OpenNLP是一种基于机器学习构建的自然语言处理工具。
• Java中用于机器学习的库包括多种不同的算法。
• 使用Neuroph轻松开发神经网络。

Java呈现出高效的调试技术，直观的语法可以进行图形数据呈现，并融合了WORA和面向对象设计原则，以及其他特性。

C++

C++已经存在了相当长的时间，仍然在人工智能领域保持着重要性。其适应性在其中起着重要作用，因为它适用于需要大量系统资源的工作。C++是一种低级语言，可有效管理生产中的AI模型。尽管不是AI开发人员中最受青睐的语言，但不可否认的是，有多个机器学习和深度学习库是用C++构建的。

此外，C++的效率和生产力是无与伦比的，因为它可以自动将用户生成的代码转换为机器可读的代码。

R

虽然R可能不是人工智能（AI）的理想语言，但对于大量数字计算而言，比Python更高效。此外，R由于支持函数式编程、向量计算和面向对象编程，因此是用于人工智能的方便语言。

R语言还提供了几个面向人工智能的软件包。

• gmodels – 提供了广泛的模型拟合工具集。
• 我们提到“TM”时，我们是指文本挖掘软件应用的框架。
• RODBC，这是一个ODBC桥接器。
• OneR软件包提供对One Rule机器学习分类器的访问。

Julia

Julia是一种相对较新的编程语言，它侧重于在科学和技术领域进行高效计算。它还提供了几种与人工智能相关的功能。

• 经常使用的数字存储格式。
• 完全主观的精度级别。
• 算法韧性。
• 通过使用元组和字典来理解自己的代码。
• 与软件包管理器的集成。
• 类型系统很灵活。
• 具备在并行和分布式计算环境中操作的能力。
• 利用宏和元编程的能力。
• 连续派遣是被允许的。
• 支持了C函数。

Julia可以与TensorFlow.jl、MLBase.jl和MXNet.jl等软件包一起使用。

结论

如果贵组织希望实施人工智能，建议尽早集成其中一种或多种编程语言。拥有熟练的开发团队，人工智能可以为企业带来显著优势。

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