大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能開發(fā)用什么語言的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能用的編程語言是哪些？

• 2、計算機()編程語言常常會應(yīng)用于人工智能的開發(fā)庫。

• 3、人工智能需要學習什么電腦語言？

• 4、Python是人工智能開發(fā)的主流語言嗎

一、人工智能用的編程語言是哪些？

人工智能是一種未來性的技術(shù)，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的進展在過去的幾年中發(fā)生了：無事故駕駛超過300000英里并在三個州合法行駛迎來了自動駕駛的一個里程碑;IBM Waston擊敗了Jeopardy兩屆冠軍;統(tǒng)計學習技術(shù)從對消費者興趣到以萬億記的圖像的復雜數(shù)據(jù)集進行模式識別。這些發(fā)展必然提高了科學家和巨匠們對人工智能的興趣，這也使得開發(fā)者們了解創(chuàng)建人工智能應(yīng)用的真實本質(zhì)。

谷歌的AI擊敗了一位圍棋大師，是一種衡量人工智能突然的快速發(fā)展的方式，也揭示了這些技術(shù)如何發(fā)展而來和將來可以如何發(fā)展。

哪一種編程語言適合人工智能?

你所熟練掌握的每一種編程語言都可以是人工智能的開發(fā)語言。人工智能程序可以使用幾乎所有的編程語言實現(xiàn)，最常見的有：Lisp,Prolog,C/C++，近來又有Java，最近還有Python.

LISP

像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞，因為在各高校多年的研究后選擇了快速原型而舍棄了快速執(zhí)行。垃圾收集，動態(tài)類型，數(shù)據(jù)函數(shù)，統(tǒng)一的語法，交互式環(huán)境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。

PROLOG

這種語言有著LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢有效結(jié)合，這對AI是非常有用的。它的優(yōu)勢是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對于邏輯相關(guān)問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點(恕我直言)是學起來很難。

C/C++

就像獵豹一樣，C/C++主要用于對執(zhí)行速度要求很高的時候。它主要用于簡單程序，統(tǒng)計人工智能，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升一點點速度也是好的。

JAVA

新來者，Java使用了LISP中的幾個理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序，它還有一套內(nèi)置類型。Java沒有LISP和Prolog高級，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。

Python

Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較，這兩種語言彼此非常相似，僅有一些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智能語言的。

在人工智能上使用Python比其他編程語言的好處

優(yōu)質(zhì)的文檔

平臺無關(guān)，可以在現(xiàn)在每一個*nix版本上使用

和其他面向?qū)ο缶幊陶Z言比學習更加簡單快速

Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于數(shù)值和科學應(yīng)用。

Python的設(shè)計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對于人工智能應(yīng)用來說都是非常重要的因素。

對于科學用途的廣泛編程任務(wù)都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網(wǎng)站應(yīng)用。

最后，它是開源的。可以得到相同的社區(qū)支持。

AI的Python庫

總體的AI庫

AIMA：Python實現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎

SimpleAI：Python實現(xiàn)在“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法。它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫。

EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎(負極大值，置換表、游戲解決)

機器學習庫

PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機器學習庫。它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來測試和比較你的算法。

PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內(nèi)核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經(jīng)典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包(numpy,scipy.matplotlib)緊密聯(lián)系在一起的。

MDP-Toolkit這是一個Python數(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學習算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實現(xiàn)是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的，包括信號處理方法(主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析)，流型學習方法(局部線性嵌入)，集中分類，概率方法(因子分析，RBM),數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。 自然語言和文本處理庫

NLTK 開源的Python模塊，語言學數(shù)據(jù)和文檔，用來研究和開發(fā)自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

結(jié)論

python因為提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一個重要的角色：Python中的機器學習，實現(xiàn)了這一領(lǐng)域中大多的需求。D3.js JS中數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔時可視化最強大和易于使用的工具之一。處理框架，它的快速原型制造使得它成為一門不可忽視的重要語言。AI需要大量的研究，因此沒有必要要求一個500KB的Java樣板代碼去測試新的假說。python中幾乎每一個想法都可以迅速通過20-30行代碼來實現(xiàn)(JS和LISP也是一樣)。因此，它對于人工智能是一門非常有用的語言。

案例

做了一個實驗，一個使用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)做員工行為分析的軟件。該軟件通過員工情緒和行為的分心提供了一個有用的反饋給員工，從而提高了管理和工作習慣。

使用Python機器學習庫，opencv和haarcascading概念來培訓。建立了樣品POC來檢測通過安置在不同地點的無線攝像頭傳遞回來基礎(chǔ)情感像幸福，生氣，悲傷，厭惡，懷疑，蔑視，譏諷和驚喜。收集到的數(shù)據(jù)會集中到云數(shù)據(jù)庫中，甚至整個辦公室都可以通過在Android設(shè)備或桌面點擊一個按鈕來取回。

開發(fā)者在深入分析臉部情感上復雜點和挖掘更多的細節(jié)中取得進步。在深入學習算法和機器學習的幫助下，可以幫助分析員工個人績效和適當?shù)膯T工/團隊反饋。

二、計算機()編程語言常常會應(yīng)用于人工智能的開發(fā)庫。

計算機Python編程語言常常會應(yīng)用于人工智能的開發(fā)庫。

Python是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀嬎銠C編程原因，由荷蘭人GuidovanRossum于1989年發(fā)明。Python通常應(yīng)用在各種領(lǐng)域，是一種通用性語言，無論網(wǎng)站、游戲開發(fā)、機器人、人工智能、大數(shù)據(jù)還是云計算都可以用到Python原因。

Python具有很多庫，很方便做人工智能，比如說numpy,scipy做數(shù)值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，matplotlib將數(shù)據(jù)可視化的;正因為具有這些，讓Python成為了人工智能領(lǐng)域主流語言，得到廣泛的支持和應(yīng)用。

而且懂Python的人都知道，Python的語法是非常簡單清晰的，入門門檻較低，對于初學者來說十分友好，很容易掌握。Python還是一門面向中小學生的編程語言，被稱為膠水原因，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。

使用Python可以快速生成程序的原型，對其中有要求的部分，用合適的語言進行改寫，比如說3D游戲中的圖形渲染模塊，就可以利用其它語言進行改寫，然后封裝為Python可調(diào)用的擴展類庫。

Python 是現(xiàn)代編程語言設(shè)計和演化當中的一個成功典范。Python之所以在戰(zhàn)略定位上如此清晰，戰(zhàn)略堅持上如此堅定，歸根結(jié)底是因為其社區(qū)構(gòu)建了一個堪稱典范的決策和治理機制。因此Python與人工智能也是緊密相關(guān)。

三、人工智能需要學習什么電腦語言？

人工智能用的比較多的語言有：Python、JAVA和相關(guān)語言、C/C++、JavaScript、R語言。

人工智能的開發(fā)最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智能是以人類的結(jié)構(gòu)來設(shè)計開發(fā)的，人工智能在得到較好的開發(fā)后國家也是全力給予支持。人工智能的開發(fā)主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智能的定義一直以來都是以“協(xié)助人類”而存在的。人工智能概念的火熱促進了不少行業(yè)的興起，比如域名，許多相關(guān)的.top域名已經(jīng)被注冊。

以后可能在很多傳統(tǒng)行業(yè)，比如銀行，會有人工智能幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智能來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然后再往下人工智能可以開始動了，就可以進入工業(yè)機器人、商業(yè)機器人，終進入家庭機器人。

四、Python是人工智能開發(fā)的主流語言嗎

近幾年來，Python可謂大出風頭，語法簡潔、功能強大、膠水語言是人們對Python的普遍認知。學習Python就業(yè)機會多、薪資待遇好，是人們不斷加入Python開發(fā)行列的動力。很多人疑惑為什么Python能夠成為人工智能和機器學習的最佳編程語言？接下來就給大家分析下。

• 代碼少。Python減少了執(zhí)行函數(shù)時通常使用的代碼數(shù)量，它著重于簡化代碼并使其易于閱讀。除此之外，還有許多基于AI和ML的復雜算法，Python與AI的結(jié)合將大大減少開發(fā)人員必須處理的代碼數(shù)量。

  2、靈活性高。開發(fā)的任何應(yīng)用程序都應(yīng)該兼容多個操作系統(tǒng)，而只要稍加調(diào)整，Python就可以使相同的代碼在各個操作系統(tǒng)上都能工作。這節(jié)省了開發(fā)人員為每個操作系統(tǒng)單獨創(chuàng)建復雜代碼的大量時間，也節(jié)省了大量的測試和調(diào)試時間。此外，在使用Python時，你還可以連接不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而使其易于用于所有需求。

  3、豐富而強大的庫。擁有眾多的軟件庫選擇是Python成為人工智能最受歡迎的編程語言的主要原因之一。軟件庫由 PyPi等不同源發(fā)布的模塊或模塊組組成，其中包括預(yù)先編寫的代碼片段，允許用戶訪問某些功能或執(zhí)行不同操作。機器學習需要連續(xù)地進行數(shù)據(jù)處理，Python庫允許訪問、處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。比如Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Keras等都是機器學習和人工智能領(lǐng)域使用最為廣泛的軟件庫。

• 入行門檻低。Python在解決問題方面也提供了更大的靈活性，這對于初學者和經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員來說都很有用。在機器學習和人工智能領(lǐng)域工作意味著需要方便有效地處理大量數(shù)據(jù)，較低的準入門檻可讓更多的數(shù)據(jù)科學家快速掌握Python，進行人工智能開發(fā)，而且學習此語言無需花費過多精力。

  如果你想從事人工智能或機器學習方向的工作，就一定要學好Python。

以上就是關(guān)于人工智能開發(fā)用什么語言相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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