2020年人工智能工程师最受欢迎的编程语言

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2023-07-08 13:18:39

Python

Python是有史以来最强大的编程语言。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。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。

Java

Java被认为是世界上最好的编程语言之一，Java编程语言具有高度的用户友好性、灵活性和平台独立性。Java可用于人工智能的开发，一些使用Java的人工智能工具包括：TensorFlow，DeepJavaLibrary，Kubeflow，OpenNLP和JavaML。

R语言

R语言被开发人员大量地用于人工智能编程，R语言可供使用的一些AI编程包有：Gmodels，Tm，RODBC和OneR。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。

Prolog

Prolog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被称为人工智能的创始之父之一，它是一种语言，能让你做到别人告诉你不可能做到的事情。Lisp如下的一些特性，使其成为机器学习人工智能项目的最佳选择之一：快速原型创建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，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。在Haskell中很少发生错误。即使它们确实发生了，大多数非语法错误都是在编译阶段，而不是运行时捕获的。Haskell提供的一些功能包括：强大的抽象能力内置的内存管理代码可重用性易于理解。

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。

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