2020年AI工程师必须掌握的顶级编程语言

人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活。随着近年来的发展，人工智能促进企业的发展，这该归功于底层编程语言核心的改进。随着人工智能的蓬勃发展和编程语言的持续改进，对高效、熟练的程序员和工程师的需求激增。虽然有很多编程语言可以让你在人工智能上开发领域轻松起步，但是没有一种编程语言可以成为人工智能编程的“一站式”解决方案，因为每种编程语言都有自己的独特之处。目的不同，对语言的要求也会不同。接下来，我将列出一些最受欢迎的人工智能编程语言，一起看下：

Python

Python是有史以来最强大的编程语言。Python诞生于1991年。据一项民意调查显示，超过57%的开发人员更愿意选择Python，而不是C++作为开发人工智能解决方案的编程语言。Python易于学习，为程序员和数据科学家们提供了一个更轻松地进入人工智能开发世界的入口。Python是一个关于程序员需要多少自由的实验。太多的自由，会导致没有人能读懂别人的代码；太少的自由，会伤害到语言的表现力。使用Python，你不仅可以获得优秀的社区支持和大量的库，还可以享受编程语言提供的灵活性。Python最有可能让你受益的一些特性是：平台独立性和可以用于深度学习和机器学习的广泛框架。

Python的一些最受欢迎的库，列表如下：

• TensorFlow，用于解决机器学习的工作负载和使用数据集问题。
• scikit-learn，用于培训机器学习模型。
• 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操作的代码接口。
• SparkMLlib，类似于ApacheSpark的机器学习库，使用算法和实用程序等工具使得机器学习对每个人都可以很轻松。
• MXNet，作为Apache的另一个库，用于简化深度学习工作流。
• 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。

此外，对GitHub存储库贡献的分析结果显示，Python已经超越Java，成为第二大最受欢迎的编程语言。实际上，StackOverflow认为它是“增长最快”的主流编程语言。

Java

Java被认为是世界上最好的编程语言之一，过去20年大伙的使用证明了这一点。Java编程语言具有高度的用户友好性、灵活性和平台独立性，它已经以各种方式被用于人工智能的开发当中。

适合初学者的Java课程：

供初学者在线学习的五个最好的Java编程课程

R语言

R语言是由RossIhaka和RobertGentleman开发，1995年推出第一个版本。目前它由R开发核心团队维护。R语言是S编程语言（以统计和绘图为目的）的一种实现，它被用来辅助开发统计软件和数据分析。

R语言可供使用的一些AI编程包有：

• Gmodels，提供了用于模型拟合的多个工具的集合。
• Tm，作为一种文本挖掘应用的框架。
• RODBC，作为R语言的ODBC接口。
• OneR，用于实现OneRule机器学习分类算法，适用于机器学习模型。

R语言因其如下特点/功能，在数据挖掘人员和统计人员中被广泛采用：

• 各种各样的库和包，以扩展其功能。
• 积极支持的社区。
• 能够与C、C++和FORTRAN一起工作多个软件包帮助功能扩展。
• 支持生成高质量的图形。

一个有趣的R语言应用例子：

使用R语言制作2019新冠肺炎（Covid-19）交互式地图

Prolog

Prolog是ProgramminginLogic（逻辑编程）的简称，Prolog语言最初出现于1972年。它为人工智能开发，特别是自然语言处理提供了一个令人兴奋的工具。Prolog提供了两种实现人工智能的方法，这两种方法已经在实践中使用很长时间了，并且在数据科学家和研究人员中广为人知：符号方法（SymbolicApproach）和统计方法（Statisticalapproach）。

Lisp

Lisp是ListProcessing的简称，它是仅次于Fortran的第二古老的编程语言。Lisp被称为人工智能的创始之父之一，由约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）于1958年创建。Lisp是一种语言，它能让你做到别人告诉你不可能做到的事情。Lisp作为一种实用的面向数学符号处理的编程语言，它很快成为开发人员的人工智能编程语言的选择。

Haskell

Haskell发布于1990年，以著名数学家HaskellBrooksCurry的名字命名，它是一种纯函数式和强静态类型的编程语言，经常和延迟计算和较短的代码搭配使用。Haskell被认为是一种非常安全的编程语言，与其他编程语言相比，它在错误处理方面提供了更大的灵活性。

Julia

Julia是一种高性能、通用的动态编程语言，适合创建几乎任何应用程序，尤其非常适合数据分析和计算科学。能够与Julia一起工作的各种工具包括：流行的编辑器，如Vim和Emacs。集成开发工具，如Juno和VisualStudio。Julia提供的下列特性，使其在人工智能编程、机器学习、统计和数据建模中成为一个不可或缺的选项：动态类型系统、内置的包管理器、能够进行并行和分布式计算、宏和元编程能力、支持多个调度、对C语言函数的直接支持。