选择适合的编程语言：AI工程师的顶级编程语言

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2023-09-28 03:14:58

选择适合的编程语言：AI工程师的顶级编程语言

人工智能凭借其为数百种独特用例和情况提供的所有好处，已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，更不用说它为我们带来了多么简单。随着近年来的增长，人工智能在帮助企业发展和实现其全部潜力方面已经走了很长的路要走。没有底层编程语言的核心改进，人工智能的这些进步是不可能的。

随着AI的蓬勃发展，对高效，熟练的程序员和工程师的需求随着编程语言的改进而激增。尽管有很多编程语言可以帮助您开始进行AI开发，但是没有一种编程语言是AI编程的一站式解决方案，因为各种目标都需要针对每个项目的特定方法。我们将讨论下面列出的一些最受欢迎的方法，然后由您自己决定？

Python

Python于1991年开发，是一项民意测验，表明超过57％的开发人员更有可能选择Python而不是C++作为开发AI解决方案的首选编程语言。Python易于学习，为程序员和数据科学家提供了更轻松的进入AI开发领域的机会。Python是程序员需要多少自由度的实验。太多的自由，没有人可以阅读别人的密码；太少，表现力受到威胁。

Python代码段示例：

PythonCodeSnippetExample(source)

最受欢迎的一些库

TensorFlow，用于机器学习工作负载和数据集
scikit-learn，用于训练机器学习模型
PyTorch，用于计算机视觉和自然语言处理
Keras，作为高度复杂的数学计算和运算的代码接口
SparkMLlib（类似于ApacheSpark机器学习库），通过算法和实用程序等工具使所有人轻松进行机器学习
MXNet，这是Apache的另一个库，用于简化深度学习工作流程
Theano，作为定义，优化和评估数学表达式的库
Pybrain，用于强大的机器学习算法

Java

Java被认为是世界上最好的编程语言之一，其使用的最近20年就是证明。凭借其高度的用户友好性，灵活的特性和平台独立性，Java已经以各种方式用于AI的开发。

Java代码段示例：

JavaCodeSnippetExample(source)

R

R由RDevelopmentCore团队维护，R是S编程语言的实现，有助于开发统计软件和数据分析。使R非常适合开发人员中的AI编程的素质是：

R善于处理大量数据的基本特征使其相对Python而言具有相对完善的NumPy软件包，因此比Python处于更好的位置。
使用R，可以处理各种编程范例，例如功能编程，矢量计算和面向对象的编程。

Prolog

Prolog于1972年首次出现。它为开发人工智能（特别是自然语言处理）提供了令人兴奋的工具。Prolog提供了两种实施AI的方法，这种方法已经存在了很长时间，并且在数据科学家和研究人员中广为人知：

符号方法包括基于规则的专家系统，定理证明，基于约束的方法。
统计方法包括神经网络，数据挖掘，机器学习等。

Lisp

Lisp被称为AI的奠基人之一，由JohnMcCarthy于1958年创建。以下是一些Lisp功能，使其成为机器学习AI项目的最佳选择之一：

快速原型制作
动态对象创建
垃圾回收
灵活性

Haskell

Haskell被认为是一种非常安全的编程语言，因为它在处理错误方面趋于提供更大的灵活性，因为与其他编程语言相比，在Haskell中很少发生错误。Haskell提供的一些功能包括：

强大的抽象能力
内置内存管理
代码可重用性

Julia

Julia是一种高性能通用通用动态编程语言，旨在创建几乎所有应用程序，但高度适合于数值分析和计算科学。Julia提供的一些功能使其成为AI编程，机器学习，统计和数据建模的重要选择，其中包括：

动态类型系统
内置包管理器
能够进行并行和分布式计算
宏和元编程能力
支持多种调度

通过选择多种AI编程语言，AI工程师和科学家可以选择适合其项目需求的正确语言。每种AI编程语言都有其各自的优缺点。通过定期对这些语言进行改进，很快就可以为AI的开发带来比今天更加舒适的体验，从而使更多的人可以加入这一创新浪潮。出色的社区支持使新人们的处境变得更加美好，社区对多个软件包和扩展的贡献使每个人的生活变得更加轻松。

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AI工程师编程语言 Python Java R Prolog Lisp Haskell Julia

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