人工智能極大地影響著人們的生活，它越來越多地出現(xiàn)在我們的日?；顒?dòng)中。這些活動(dòng)包括使用智能設(shè)備、數(shù)字語音助手和旅行輔助工具，以及在線銀行或接收有關(guān)電影租賃的個(gè)性化推薦等活動(dòng)。

與此同時(shí)，人工智能越來越依賴于利用廣泛可用的(通常非常大)數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集對決策過程的數(shù)據(jù)輸入以及這些過程的結(jié)果之間的關(guān)系進(jìn)行編碼，以便人工智能應(yīng)用程序可以在各種領(lǐng)域增強(qiáng)人類決策日常任務(wù)(例如推薦系統(tǒng))和專門任務(wù)。本文就講述了人們想要學(xué)好人工智能這門課程需要學(xué)習(xí)哪些編程語言。

1.Python語言

Python 是機(jī)器學(xué)習(xí)(與人工智能相關(guān))領(lǐng)域使用最廣泛的語言。Python 在人工智能發(fā)展中受歡迎的主要原因之一是，它是作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具開發(fā)的，而且在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域很受歡迎。

Python 在現(xiàn)代技術(shù)中一直名列前茅，最重要的原因是人工智能框架是專門為 Python 語言創(chuàng)建的。其中最受歡迎的是 TensorFlow，它是一個(gè)專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的開源庫，可用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。其他專注于人工智能的框架包括

scikit-learn - 用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

PyTorch - 用于視覺處理和自然語言處理。

Keras - 用作復(fù)雜數(shù)學(xué)計(jì)算的代碼接口。

Theano - 用于定義、優(yōu)化和評估數(shù)學(xué)表達(dá)式的庫。

Python 也是最簡單的學(xué)習(xí)和使用語言之一。

2.Lisp語言

Lisp 自 20 世紀(jì) 60 年代問世以來，一直被廣泛應(yīng)用于自然語言、定理證明和人工智能問題解決等科學(xué)研究領(lǐng)域。Lisp 最初是作為一種實(shí)用的程序數(shù)學(xué)符號而開發(fā)的，但隨著時(shí)間的推移，它已成為人工智能程序員的首選。

3.Java語言

毋庸置疑，Java 是一種重要的人工智能語言。原因之一是這種語言在開發(fā)移動(dòng)應(yīng)用程序方面很受歡迎。由于許多移動(dòng)應(yīng)用程序都使用人工智能，因此 Java 非常適合。

Java 可與 TensorFlow 以及其他專為人工智能設(shè)計(jì)的庫和框架配合使用：

Deep Java Library - 亞馬遜創(chuàng)建的一個(gè)用于構(gòu)建深度學(xué)習(xí)能力的庫。

Kubeflow - 允許在 Kubernetes 上部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧。

OpenNLP - 用于處理自然語言的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。

Java 機(jī)器學(xué)習(xí)庫 - 提供大量機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

Neuroph - 允許用戶設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Java 還具有簡化調(diào)試、提供圖形化數(shù)據(jù)表示的用戶友好語法以及 WORA 和面向?qū)ο竽Ｊ较嘟Y(jié)合等優(yōu)勢。

4.C++語言

C++ 是另一種存在已久的語言，但它仍然是開發(fā)人工智能應(yīng)用程序的不二之選。部分原因是該語言具有高度靈活性，可用于資源密集型應(yīng)用程序。C++ 是一種低級語言，可以更好地處理生產(chǎn)中的人工智能模型。雖然 C++ 可能不是人工智能工程師的最佳選擇，但許多深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)庫都是用 C++ 編寫的這一事實(shí)不容忽視。因?yàn)?C++ 可將用戶代碼轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀代碼，功能強(qiáng)大且效率極高。

由于 C++ 將用戶代碼轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀代碼，因此它的效率和性能令人難以置信。

AI語音識(shí)別實(shí)現(xiàn)。

深度學(xué)習(xí)庫 – 例如 MapReduce、mlpack 和 MongoDB。

C++ Builder – 快速應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境。

5.R語言

R 可能不是人工智能的理想語言，但它在處理超大型數(shù)字方面表現(xiàn)出色，因此在很大程度上優(yōu)于 Python。函數(shù)式編程、矢量計(jì)算和面向?qū)ο蠛瘮?shù)的引入使 R 語言成為一種真正有前途的人工智能語言。

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