如果您正在開發(fā)一個(gè)新的人工智能項(xiàng)目，但仍然沒有決定使用哪種語言進(jìn)行編程，那么您現(xiàn)在馬上就要知道了。
人工智能是工程學(xué)的一個(gè)分支，其基本目的是使計(jì)算機(jī)能夠以與智能人類相似的方式智能思考。以下是最常用于制作AI項(xiàng)目的***語言：
1. Python
由于簡單性，Python被認(rèn)為是所有AI開發(fā)語言列表中的***位。屬于python的語法非常簡單，可以很容易地學(xué)習(xí)。因此，可以在其中容易地實(shí)現(xiàn)許多AI算法。與其他語言（如Java，C ++或Ruby）相比，Python需要較短的開發(fā)時(shí)間。 Python支持面向?qū)ο螅δ芤约懊嫦蜻^程的編程風(fēng)格。 python中有很多庫，這使我們的任務(wù)更容易。例如：Numpy是一個(gè)python庫，可以幫助我們解決許多科學(xué)計(jì)算。另外，我們有Pybrain，它用于在Python中使用機(jī)器學(xué)習(xí)。
2. R
R是用于統(tǒng)計(jì)分析和操縱數(shù)據(jù)的最有效的語言和環(huán)境之一。使用R，我們可以輕松地生成設(shè)計(jì)良好的出版品質(zhì)圖，包括需要的數(shù)學(xué)符號和公式。除了作為通用語言之外，R還有許多軟件包，如RODBC，Gmodels，Class和Tm，它們用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。這些軟件包使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)變得容易，從而解決了與業(yè)務(wù)相關(guān)的問題。
3.Lisp
Lisp是人工智能開發(fā)中最古老，最適合的語言之一。它是由人工智能之父約翰麥卡錫于1958年發(fā)明的。它具有有效處理符號信息的能力。
它還以其出色的原型設(shè)計(jì)功能和易于動態(tài)創(chuàng)建新對象而著稱，具有自動垃圾收集功能。它的開發(fā)周期允許在程序仍在運(yùn)行時(shí)交互式評估表達(dá)式和重新編譯函數(shù)或文件。多年來，由于進(jìn)步，許多這些功能已遷移到許多其他語言，從而影響Lisp的獨(dú)特性。
4. Prolog
當(dāng)我們談?wù)揂I領(lǐng)域的發(fā)展時(shí)，這種語言與Lisp并存。它提供的功能包括有效的模式匹配，基于樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和自動回溯。所有這些功能都提供了令人驚訝的強(qiáng)大而靈活的編程框架。 Prolog廣泛用于醫(yī)療項(xiàng)目以及專家AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
5. Java
Java也可以被認(rèn)為是AI開發(fā)的一個(gè)很好的選擇。人工智能與搜索算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳編程有很大關(guān)系。 Java提供了許多好處：易于使用，易于調(diào)試，包服務(wù)，簡化大型項(xiàng)目的工作，數(shù)據(jù)的圖形表示以及更好的用戶交互。它還包含Swing和SWT（標(biāo)準(zhǔn)窗口小部件工具包）。這些工具使圖形和界面看起來更具吸引力和復(fù)雜性。
就如谷歌在今年的I/O大會上，號召開發(fā)者們，共同為開發(fā)社區(qū)做出貢獻(xiàn)。與此同時(shí)，Model Play團(tuán)隊(duì)也正在向全球開發(fā)者發(fā)出了AI模型召集令，征集基于 TensorFlow、可在 Google Coral Dev Board 上運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)模型，以鼓勵更多開發(fā)者們參與活動，與全球千萬 AI 開發(fā)者，分享創(chuàng)意和想法。
Model Play 是面向全球 AI 開發(fā)者的 AI 模型共享市場。Model Play 不僅為全球開發(fā)者提供了 AI 模型展示交流的平臺，更能搭配含 Edge TPU 的 Coral Dev Board 進(jìn)行使用，加速 ML 推理，通過手機(jī)實(shí)時(shí)預(yù)覽模型運(yùn)行效果，助力 AI 由原型向產(chǎn)品拓展。
