5种人工智能编程语言！Java依然屹立不倒！

如果您正在开发一个新的人工智能项目，但仍然没有决定使用哪种语言进行编程，那么您现在马上就要知道了。

人工智能是工程学的一个分支，其基本目的是使计算机能够以与智能人类相似的方式智能思考。以下是最常用于制作AI项目的***语言：

1. Python

由于简单性，Python被认为是所有AI开发语言列表中的***位。属于python的语法非常简单，可以很容易地学习。因此，可以在其中容易地实现许多AI算法。与其他语言（如Java，C ++或Ruby）相比，Python需要较短的开发时间。 Python支持面向对象，功能以及面向过程的编程风格。 python中有很多库，这使我们的任务更容易。例如：Numpy是一个python库，可以帮助我们解决许多科学计算。另外，我们有Pybrain，它用于在Python中使用机器学习。

2. R

R是用于统计分析和操纵数据的最有效的语言和环境之一。使用R，我们可以轻松地生成设计良好的出版品质图，包括需要的数学符号和公式。除了作为通用语言之外，R还有许多软件包，如RODBC，Gmodels，Class和Tm，它们用于机器学习领域。这些软件包使得机器学习算法的实现变得容易，从而解决了与业务相关的问题。

3.Lisp

Lisp是人工智能开发中最古老，最适合的语言之一。它是由人工智能之父约翰麦卡锡于1958年发明的。它具有有效处理符号信息的能力。

它还以其出色的原型设计功能和易于动态创建新对象而着称，具有自动垃圾收集功能。它的开发周期允许在程序仍在运行时交互式评估表达式和重新编译函数或文件。多年来，由于进步，许多这些功能已迁移到许多其他语言，从而影响Lisp的独特性。

4. Prolog

当我们谈论AI领域的发展时，这种语言与Lisp并存。它提供的功能包括有效的模式匹配，基于树的数据结构和自动回溯。所有这些功能都提供了令人惊讶的强大而灵活的编程框架。 Prolog广泛用于医疗项目以及专家AI系统的设计。

5. Java

Java也可以被认为是AI开发的一个很好的选择。人工智能与搜索算法，人工神经网络和遗传编程有很大关系。 Java提供了许多好处：易于使用，易于调试，包服务，简化大型项目的工作，数据的图形表示以及更好的用户交互。它还包含Swing和SWT（标准窗口小部件工具包）。这些工具使图形和界面看起来更具吸引力和复杂性。

就如谷歌在今年的I/O大会上，号召开发者们，共同为开发社区做出贡献。与此同时，Model Play团队也正在向全球开发者发出了AI模型召集令，征集基于 TensorFlow、可在 Google Coral Dev Board 上运行的深度学习模型，以鼓励更多开发者们参与活动，与全球千万 AI 开发者，分享创意和想法。

Model Play 是面向全球 AI 开发者的 AI 模型共享市场。Model Play 不仅为全球开发者提供了 AI 模型展示交流的平台，更能搭配含 Edge TPU 的 Coral Dev Board 进行使用，加速 ML 推理，通过手机实时预览模型运行效果，助力 AI 由原型向产品拓展。

开发者既能发布自己训练的 AI 模型，也可以订阅并下载自己感兴趣的模型，用于再训练和拓展自己的 AI 创意，实现想法-原型-产品的过程。Model Play 中还预置了各种常用 AI 模型，例如 MobileNetV1、InceptionV2 等，并支持可再训练模型的提交发布，方便用户在自己业务数据上优化微调。

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