AI开发人员的十大编程语言盘点：AI为企业和软件开发人员提供无限可能性

停滞多年后，人工智能（AI）经历了一段快速发展时期。人工智能的职业道路已成为对数据科学和软件工程感兴趣的个人的极具吸引力的选择，近年来，对人工智能熟练专业人员的需求不断增长。以下是成为AI开发人员的十大编程语言。

人工智能为企业和软件开发人员提供了无限的可能性。人工智能在技术领域带来了一场革命，并且它仍在不断上升，并有望达到人类智能。

这是因为开发人员可以发现，创新和调整其能力，以满足人类和组织的需求。如果您想利用这种高度需求的技能，从哪里开始呢？

    十大AI编程语言  

    Python  

Python是一种解释型语言，之所以称为Python，是因为它经过解释器，从而将您的代码转换为计算机处理器可以理解的语言。

由于简单易用，  Python应该有机会在AI Developer的编程语言列表中排名第一。

Python的语法非常简单，可以快速学习。这使得在其中实现AI算法非常简单。

Python凭借其违反直觉的支持和预构建的库（例如NumPy，Pandas，Pybrain和SciPy）在市场上处于领先地位，可帮助加速AI开发。

 Python的主要功能

这个用起来很简单

解释和跨平台

免费和开源

面向对象

GUI编程支持

动态内存分配

    Java  

Java是几种库支持的高度通用，健壮和透明的语言。自从1995年首次出现以来，它的市场就出现了巨大的增长。Java也是非常用户友好的，易于调试的，并且可以在平台上运行，而无需进行额外的重新编译。

可以使用其虚拟机技术在任何Java支持的平台上运行Java代码。人工智能确实与搜索算法，遗传编程和人工神经网络有很多关系，使其成为AI开发人员编程语言的理想选择之一。

 Java的主要功能

简单易用

它是一种面向对象的语言。

平台无关

安全可靠

架构中立

口译语言

多线程

    Julia  

Julia是一种高级、高效且动态的编程语言。虽然它是一种通用语言，可用于编写任何应用程序，但其许多功能非常适合AI所需的数值计算。

编程的中心框架涉及参数多态性和多重调度机制。与上述语言相比，Julia听起来可能不是理想的选择。

结果，大量的图书馆或快速发展的社区不支持它。但是，像TensorFlow.jl和Mocha这样的包装器为DL提供了出色的支持。

 Julia  的主要特点

快速而动态

可重现

可组合

它是开源的

提供异步I / O，元编程，调试，日志记录，性能分析，程序包管理器

    LISP  

Lisp是用于AI开发的最古老，最合适的语言之一。它是由人工智能之父约翰·麦卡锡（John McCarthy）于1958年提出的。

它具有成功处理符号数据的能力。Lisp可以表示为计算机程序的数学符号。AI开发人员经常向Lisp寻求一系列以ML为中心的AI项目。

LISP以其出色的原型功能而闻名，该功能具有自动垃圾收集功能和新对象的简单动态开发功能。它具有集成的开发周期，可以在程序仍在运行时分析表达式并重新编译函数或文件。

 LISP的主要功能

它与机器无关

它是一种迭代设计方法

它提供了高级调试。

它是一种面向对象的语言。

它是基于表达式的。

提供完整的I / O库。

    Scala  

Scala来自JVM系列，与Java相同。Scala是AI领域中一种相对较新的语言。最近，几家公司和初创公司将其纳入其业务，从而获得了一定的认可。

来自世界各地的开发人员喜欢Scala，因为它提供了许多功能。另外，ScalaNLP，DeepLearning4j等都是一些工具，可促进使用Scala进行流畅的AI开发过程。

非常适合需要多功能性的项目。它兼具功能性和命令性编程模型的优点，同时又是一个强大的工具，可帮助创建高度竞争的应用程序，同时利用OO方法的优势。

    Scala的主要功能  

类型推断。

单例对象。

不变性。

案例类和模式匹配。

并发控制。

字符串插值。

高阶函数。

    R  

R是用于统计分析和数据处理的最强大的语言和环境之一。

除了是一种开源通用语言之外，R还包括一些软件包，包括RODBC，Gmodel，Class和Tm，它们也在机器学习中使用。

这些软件包非常简单地实现了机器学习算法。统计信息是ML的基础，众所周知，AI和R围绕统计信息很多。

R被认为与流行的统计应用程序SAS和SPSS相似。它适用于数据分析，可视化和常规统计。

但是，与Python相比，它的通用性较低，但也更加专业。

 R的主要特点

它是免费和开源的

它坚固且高度可扩展

有效的数据处理

它提供了一个存储设施

与C / C ++，Java，Python等集成

它与平台无关

    Haskell  

Haskell是一种通用的静态类型纯函数式编程语言。它是在1990年代用非严格语义开发的。

它在学术界广受欢迎，但很快就被Facebook和Google等科技巨头所使用。Haskell被用于研究，因为它支持嵌入式领域语言，后者在编程语言研究和AI中扮演着重要角色。

与Java不同。Haskell是处理抽象数学的理想之选，因为它使图书馆能够构建富有表现力且高效的AI算法。

例如，HLearn使用常规的代数结构（例如模块和monoid）来表达和加速基本ML算法。

 Haskell的主要特点

这是一种功能性语言

模块化

静态类型

简单又划算

懒惰的语言

    Rust  

Rust是一种多范式编程语言，具有安全，高效和安全的并发性。

Rust在语法上类似于C ++，并且在不使用垃圾回收的情况下提供了内存安全性。实际上，Rust在过去4年的Stack Overflow年度开发人员调查中被选为最流行和最受欢迎的语言，填补了其他语言所没有的空白。

新开源的维罗纳项目还使用了Rust原则，这是一种新兴的语言，可以使Microsoft安全地维护旧的C和C＃代码。

Mozilla Research将Rust定义为“专注于速度，内存安全和并行性的系统编程语言”。

 Rust的主要特点

零成本抽象。

模式匹配。

错误消息。

移动语义。

没有数据争用的线程。

保证的内存安全。

安全的内存空间分配。

    Prolog  

Prolog是与人工智能和计算语言学相关的逻辑编程语言。当我们谈论面向AI开发人员的编程语言时，该语言紧挨Lisp。

高效的模式匹配，基于树的数据结构和自动回溯是该语言的一些功能。这些功能为编程提供了非常强大的通用结构。

Prolog通常用于医疗项目以及用于专家的AI系统的生产。

 Prolog的主要功能

这是一种声明性语言

它使用谓词演算语言。

它自然地管理列表和递归。

它是一种完全面向对象的语言。

模式匹配与统一

它支持与C / C ++的直接链接。

    MATLAB  

MATLAB是MathWorks推出的专有多范式编程语言和数值计算环境。

建议将Matlab用于复杂的数学函数。Matlab提供AI功能，例如Caffe和TensorFlow。它可以帮助您将AI整合到整个工作流程中。

从某种意义上说，即使没有机器学习知识和经验，您也可以使用MATLAB解决AI。您可以使用应用程序并轻松使用各种方法。

 MATLAB的主要功能

这是一种高级语言。

互动环境。

处理图形。

数学函数库。

应用程序接口（API）。

与其他语言的接口。

它提供内置图形。

    总结  

人工智能是工程学的一个分支，它最终旨在提供智能计算机并瞄准智能人类的思维方式。每种语言都有其独特的功能和优势。但是，作为AI工程师，您必须为AI项目选择最佳的语言，而不仅仅是盲目跟随。最好分别学习每种语言，然后了解它们是否会对您有利。

同样，用于AI的编程语言的选择通常取决于多种主要因素。考虑您的业务类型，无论您是刚开始还是已经开始建立业务，市场状况如何，您的客户是谁，您要解决的问题以及目标是什么，等等。除此之外，许多解决方案不仅仅依赖一种技术。因此，请继续进行实验，直到找到理想的语言为止。