适合人工智能开发的5种常用编程语言，看一看你会哪一个？
发表时间：2023-10-30 21:02:28
文章来源：炫佑科技
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迄今为止，人工智能已经使生物识别智能、自动驾驶汽车和面部识别等项目成为可能。
与大多数软件应用程序的开发一样，开发正在使用多种语言来编写AI项目，但没有一种完美的编程语言可以完全匹配AI项目的速度。
编程语言的选择通常取决于人工智能应用程序所需的功能。
关于*好的人工智能编程语言的争论从未停止，
那么郎美尔今天就给大家分享一下，5种常用的适合人工智能开发编程语言。
一起来看看你认识哪一个呢？
01.
**名是毫无疑问的。
虽然有一些功能很烦人（2.x 和 3.x 之间存在巨大差异，五种不同的包机制都存在不同程度的缺陷）
但如果你从事人工智能工作，你几乎肯定会在某个时候使用它。
中可用的库的数量是其他语言无法比拟的。
NumPy 已经变得如此普遍，以至于它几乎成为张量运算的标准 API，将 R 强大而灵活的数据框架带到了桌面上。
对于自然语言处理 (NLP)，您可以使用久负盛名的 NLTK 和快如闪电的 SpaCy。
对于机器学习，有经过考验的学习方法。 当谈到深度学习时，
当前的所有库（、、、MXNet 等）首先在 .
（上面有一位德国AI开发教你如何使用开发两个简单的机器学习模型）
它是人工智能研究的前沿语言。 它是拥有*多机器学习和深度学习框架的语言，也是几乎所有人工智能研究人员掌握的语言。
02.JAVA及相关语言
JVM 语言家族（Java、Scala 等）也是 AI 应用开发的绝佳选择。
无论是自然语言处理 ()、张量运算 (ND4J) 还是完整的 GPU 加速深度学习堆栈 (DL4J)，
您可以使用许多库来管理管道的各个部分。
此外，您还可以轻松接入Spark、.
Java是大多数企业的通用语言，
Java 8 和 Java 9 中提供了新的语言构造，这使得编写 Java 代码的体验不再像我们过去记忆中的那么糟糕。
使用 Java 编写人工智能应用程序可能会感觉有点乏味，但它可以完成工作，并且您可以使用所有现成的 Java 基础设施来开发、部署和监控。
03.C/C++
C/C++ 不太可能成为您开发AI 应用程序时的首选，
但如果您在嵌入式环境中工作并且无法承担 Java 虚拟机或解释器的开销，那么 C/C++ 是*好的解决方案。
当您需要从系统中榨取每一滴性能时，您必须面对可怕的指针世界。
幸运的是，现代 C/C++ 写起来非常好（老实说！）。
您可以从以下方法中选择*合适的一种：
(1) 您可以深入堆栈底部并使用 CUDA 等库编写自己的代码，直接在 GPU 上运行；
(2)您还可以使用Caffe或Caffe来访问灵活的高级API。
后者还允许您导入数据科学家编写的模型并以 C/C++ 级别的速度在生产中运行它们。
未来一年，敬请关注Rust在AI领域的一些动作。
Rust 将 C/C++ 级速度与类型和数据安全性相结合，是实现生产级性能而不产生安全问题的*佳选择。 现在已经准备好绑定了。
04.
？ 我没听错吗？
事实上， *近发布了 .js，这是一个 WebGL 加速库，可让您在 Web 浏览器中训练和运行机器学习模型。
它还包括 Keras API 以及加载和使用定期训练的模型的能力。
这可能会吸引大量JS开发进入AI领域。
尽管与其他语言相比，当前对机器学习库的访问受到限制适合人工智能开发的5种常用编程语言，看一看你会哪一个？，但在不久的将来，开发将能够像添加 React 组件或 CSS 属性一样轻松地将神经网络添加到网页中。
05.R语言
R 位于该列表的底部，并且看起来正在下降。
R 是数据科学家喜爱的语言。
然而，其他程序员在**次接触 R 时会发现它有点令人困惑，因为它以数据帧为中心的方法。
如果您拥有一支专门的 R开发团队，那么将 R 与 Keras 或 H2O 结合使用进行研究、原型设计和实验是有意义的。
但基于性能和操作方面的考虑小程序开发用什么编程语言比较好，我不太愿意推荐R用于生产用途。
虽然您可以编写可部署在生产服务器上的高性能 R 代码，但将用 R 编写的原型重新编码为 Java 肯定更容易。
人工智能是一个热词。 要掌握它，你需要不断的训练。 语言是与人工智能对话的基本条件。
以上五种语言你掌握了几种？
如果你不想在未来的世界成为文盲，就赶快行动吧！
