人工智能用什么语言开发最好

文章摘要：人工智能用什么语言开发最好

人工智能常用的编程语言有Python、C++、Java、Lisp、Prolog。如果想具体了解人工智能用什么语 […]

人工智能常用的编程语言有Python、C++、Java、Lisp、Prolog。如果想具体了解人工智能用什么语言，那不妨接着往下看吧!

人工智能常用的编程语言

1、Python语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比Java语言更独特。

Python非常便携，可以在Linux，Windows等多平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。

由于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理(NLP)解决方案的开发。

但是，习惯于Python的开发人员在尝试使用其他语言时，难以调整状态使用不同的语法进行开发。

与C ++和Java不同，Python在解释器的帮助下运行，在AI开发中这会使编译和执行变的更慢，不适合移动计算

2、C++。C ++是最快的计算机语言，它特别适用于对时间敏感的AI编程项目。C++能够提供更快的执行时间和响应时间(这就是为什么它经常用于搜索引擎和游戏)。

此外，C ++允许大规模的使用算法，并且在使用统计AI技术方面非常高效。另一个重要因素是由于继承和数据隐藏，在开发中C++支持重用代码，因此既省时又省钱。C ++适用于机器学习和神经网络。

由于C++多任务处理效果不佳，所以仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。并且C++遵循自下而上的方法，因此非常复杂。

3、Java。Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次编写、到处运行(WORA)的原则。Java是一种可在任何支持它的平台上运行的AI编程语言，而无需重新编译。

除了AI开发，Java也是最常用的语言之一，兼容了C和C ++中的大部分语法。 Java不仅适用于自然语言处理和搜索算法，并且还适用于神经网络。

4、Lisp。在AI开发中使用Lisp语言，是因为它的灵活性使快速建模和实验成为可能，这反过来又促进了Lisp在AI开发中的发展。

例如，Lisp有一个独特的宏观系统，可以帮助探索和实现不同层次的智能。

与大多数AI编程语言不同，Lisp在解决特定问题方面效率更高，因为它能够适应开发人员编写解决方案的需求。Lisp非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。

但是，Lisp是计算机编程语言家族中继Fortran之后的第二种最古老的编程语言，作为一种古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件以适应在当前环境下使用。很少有开发人员熟悉Lisp编程。

5、Prolog。Prolog也是最古老的编程语言之一，因此它也适用于AI的开发。

像Lisp一样，它也是主要的AI编程语言。Prolog的机制能够开发出受开发人员欢迎的较为灵活的框架。Prolog是一种基于规则和声明的语言，这是因为它具有规定AI编程语言的事实和规则。

Prolog支持基本机制，如模式匹配，基于树的数据结构以及AI编程所必需的自动回溯。除了广泛应用于AI项目之外，Prolog也应用于创建医疗系统。

人工智能常用的开源软件

1、Oryx 2。Oryx 2基于Apache Spark和Kafka构建，是一款专攻大型机器学习的发展框架软件。它使用的是独特的三层λ构架。

开发者可使用Oryx 2开发新软件，其内置了一些通用大型数据任务的程序，如协同过滤、分类、归化和集群等。大数据工具提供商Cloudera开发了初代Oryx1项目，现仍在继续研究发展。

2、PredictionIO。PredictionIO软件项目作为一个孵化项目为ASF提供了新的平台和商标。

虽然Salesforce公司通过PredictionIO软件项目来发展自己的机器学习技术，但其仍是开源。它可以利用机器学习来部署相关网络服务，通过对页面动态请求实时回应帮助用户建立一个预测引擎。

3、SystemML。SystemML最初由IBM开发，后被ASF收购，成为其大数据项目。

SystemML是一个可高度扩展的平台，可进行高级数学运算，执行R或类Python语句。

SystemML基于Spark或Hadoop运行，可用于4S店车辆维护的客户回访、机场领空管制以及银行客户社交媒体数据的收集。

4、TensorFlow、TensorFlow是谷歌旗下的开源人工智能软件之一，提供一个使用数据流图的数值计算库，可在单/多颗CPU或GPU系统甚至移动设备上运行。谷歌称TensorFlow十分灵活、真正的可移植，拥有自动鉴别能力且支持Python和C++平台。

5、Torch

Torch的特点在于其出色的灵活性与杰出的处理速度，在处理机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和计算机网络等方面十分得心应手。它采用的是LuaJIT语言编写，一种基于Lua语言的脚本语言。

人工智能技术入门用哪些书

1、《人工智能游戏编程真言》。AI Game Programming Wisdom的作者是Steve Rabin，任天堂公司的首席软件工程师。

本书汇集了与智能游戏开发有关的人工智能内容，借助这些内容，开发员能够顺利开发角色。

全书内容分为11章，分别是：通用智能，实用技术和专用系统，A路径搜索，路径搜索与运动，战术问题和智能的群体运动，通用智能游戏贺构，决策体系结构，FPS、RIS和RPC游戏中的智能，竞赛与运动智能，脚本语言以及学习理论。

读者可以把这本书当成路线图，了解在智能游戏方面已经被成功使用的技术和在将来具有很大潜力的新技术。

无论是经验丰富的智能游戏老师，还是准备进入游戏业界的人士，本书都是必备资源。

2、《Java设计模式(第2版)》、Design Patterns in Java的作者是Steven John Metsker和William C.Wake，其中Metsker是Dominion Digital公司的管理顾问，擅长运用面向对象技术构建结构清晰、功能强大的软件系统。

本书通过一个完整的Java项目对经典著作DesignPatterns一书介绍的23种设计模式进行了深入分析与讲解，实践性强，却又不失对模式本质的探讨。

本书创造性地将这些模式分为5大类别，以充分展现各个模式的重要特征，并结合UML类图与对应的Java程序，便于读者更好地理解。同时本书给出了大量练习及参考答案，使读者印证比较，寻找不足。

3、《Python自然语言处理》Natural Language Processing with Python的作者是Steven Bird、EwanKlein和Edward Loper，三人分别是墨尔本大学软件工程系副教授、爱丁堡大学语言技术教授和宾夕法尼亚大学博士。

本书基于自然语言工具包NLTK库，不要求读者有Python编程的经验。

内容按照难易程度顺序编排，先介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。

接着讨论了结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点;然后介绍了语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等;进而再介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法和如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。

综合评价，本书是自然语言处理领域的一本实用入门指南。

4、《实用Common Lisp编程》Practical Common Lisp的作者是Peter Seibel，加州大学伯克利分校教授。

本书是一本不同寻常的Common Lisp入门书，介绍了作者的学习经历，分别讲述了各种基础知识，主要包括：

REPL及CommonLisp的各种实现、S-表达式、函数与变量、标准宏与自定义宏等，然后通过9个章节详细介绍了几个有代表性的实例，包含如何构建垃圾过滤器、解析二进制文件、构建ID3解析器，以及如何编写一个完整的MP3Web应用程序等内容。