人工智能开发语言排名:不死Java 不朽C/C 新人Python【推荐】

看完这个列表，边肖只想说：流动的编程语言，铁打的Java，C/C！

不用说，越来越多的人看重人工智能的前景，希望在互联网上有所作为。要做到这一点，首先要确定进入人工智能行业要学习哪种语言！

Rankred网站发布了2017年7大最佳人工智能编程语言——Python！

1.计算机编程语言

最近，尤其是在机器人领域，Python发生了巨大的变化。一个原因是Python(和C)是ROS中的两种主要编程语言。

和Java一样，它也是一种解释性语言。但与Java不同，Python注重易用性。Python不需要太多时间来做常规的事情，比如定义和转换变量类型。这些都是编程中非常常见的事情。此外，Python有大量的免费库，这意味着当你需要实现一些基本功能时，你不必“重新发明轮子”。而且因为可以简单的和C/C代码绑定，就意味着可以把代码重的部分的性能植入到这些语言中，从而避免了性能的损失。相信有很多同学想学Python。可以带一条Python学习分享裙：3040507九九，免费获得一整套系统的Python学习教程！

随着越来越多的电子产品开始支持“开箱即用”的Python(与RaspberryPi一起)，我们可能会在机器人中看到更多的Python。

2.海关/海关

很多人认为C/C对于新的机器人科学家来说是一个好的开始。

为什么呢？

主要原因是现在大量的硬件库使用这两种语言。它们适用于低级硬件，允许实时性能，并且是非常成熟的编程语言。现在，你可能用C远比用C多，因为C更实用。C是C语言的扩展，从基础的C学习中你会收获很多，尤其是当你发现一个硬件库是用C写的，但是C/C写的硬件库没有Python或者MATLAB好用。使用C执行类似的功能可能需要很长时间，并且需要更多的代码行。尽管如此，由于机器人严重依赖实时性能，C和C是机器人科学家心目中最接近“标准语言”的编程语言。

3.咬舌

LISP是世界上第二古老的编程语言(FORTRAN更古老，但只落后一年)。与本文提到的许多其他编程语言相比，它的应用并不广泛。然而，它在人工智能编程领域仍然非常重要。ROS的一部分是用LISP写的，虽然使用ROS不需要掌握这个。

4.爪哇

Java为程序员“掩盖”了底层存储功能，这使得Java对程序的要求比C语言低，但这意味着你对底层代码的运行逻辑了解得更少。从软件工程的基础到探索机器人的未来，你大概都学过Java。

与C #和MATLAB一样，Java是一种解释性语言，这意味着它不会被编译成机器代码。相反，Java虚拟机在运行时解释指令。使用Java，理论上，由于Java虚拟机，您可以在不同的机器上运行相同的代码。实际上，这并不总是可行的，有时代码运行缓慢。但是Java在一些机器人领域非常受欢迎，所以你可能需要它。

5.序言

Prolog是与计算语言和人工智能相关的逻辑编程语言和语义推理引擎。它具有灵活而强大的框架，广泛应用于定理证明、非数字编程、自然语言处理和人工智能等领域。

Prolog是一种具有形式逻辑的声明语言。AI开发者注重其预先设计的搜索机制、不确定性、回溯机制、递归性质、高级抽象和模式匹配。

6.Java Script语言

JavaScript是一种高级的、面向对象的直译语言，主要用于使网页交互和创建在线程序，包括游戏。

在JavaScript中，学习对话模型并不重要。在服务器端学习数据，然后通过Ajax调用学习者进行预测。JavaScript有许多有用的库，我们总结了其中的三个：

ConventJS:用于深度学习的库——在浏览器中训练卷积神经网络。它支持全连接层和非线性神经网络模块，分类和回归成本函数。

synaptic:node . js的神经网络库它的通用算法是无框架的，可以用来开发和训练几乎所有类型的一阶和二阶神经网络架构。

注意：它使用矩阵实现来处理训练数据。您可以完全自定义网络拓扑，并上传/下载所学知识。

7.哈斯克尔

Haskell是1990年开发的一种强静态类型的无限编程语言。因为Haskell开发者少，小公司很少尝试Haskell。

哈斯克尔擅长的是抽象(抽象数学，不是Java OOP)。它允许表达性和高效的库来表达人工智能算法。例如，HLearn使用常见的代数结构(模块、简单群等)。)来表达和提高简单机器学习算法的速度。

虽然可以用任何语言编写这些算法，但是Haskell在保持良好性能的同时，比其他语言更具表现力。例如，哈斯克尔写了更快的封面树。

摘要

以上就是边肖介绍的人工智能开发语言清单：不朽Java、不朽C/C和新贵Python。希望对大家有帮助。如果你有任何问题，请给我留言，边肖会及时回复你。非常感谢您对我们网站的支持！如果你觉得这篇文章对你有帮助，请转载，请注明出处，谢谢！