天正建筑lisp编程接口_如何学习AI开发，人工智能热门编程语言推荐

随着AI(人工智能)行业的持续火热&＃xff0c;越来越多的开发人员投身机器学习和深度学习领域。通过机器学习或深度学习&＃xff0c;您可以生成更好的用户画像、个性特征和适当推荐&＃xff0c;或者包含更智能的搜索、语音接口或智能辅助&＃xff0c;或者以其他方式改进您的应用程序。您甚至可以构建能看、会听并响应的应用程序。

而对于进入这个行业的新人们&＃xff0c;应该从学习哪种编程语言开始呢&＃xff1f;这种语言应具有高效的开发和运行效率、良好的开发工具支持和生态系统、友好的社区环境。下面就给您推荐几种AI开发领域的热门编程语言。

Python

在所有编程语言里&＃xff0c;Python并不算很新的语言&＃xff0c;从1991年发布第一个版本&＃xff0c;至今已经快30年了。最近几年&＃xff0c;随着人工智能概念的火爆&＃xff0c;Python迅速升温&＃xff0c;成为众多AI从业者的首选语言。根据数据平台 Kaggle发布的2017年机器学习及数据科学调查报告&＃xff0c;在工具语言使用方面&＃xff0c;Python是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言。Python是人工智能研究的最前沿语言&＃xff0c;是你能找到最多的机器学习和深度学习框架的语言&＃xff0c;也是AI世界中几乎所有人都会说的通用语言。Python语言有如下优点&＃xff1a;

• Python是解释语言&＃xff0c;程序写起来非常方便&＃xff0c;简洁明了。
• Python的开发生态成熟&＃xff0c;有非常多的库可以选用&＃xff0c;包括各种算法、数学计算和矩阵运算等
• Python运行效率相对比较高

如果有志于进入这个行业&＃xff0c;Python是必须熟练掌握的语言。

JVM系列语言(Java、Scala、Kotlin等)

Java也是 AI 项目不错的语言选择&＃xff0c;是大多数企业的通用语言。它是一种面向对象的编程语言&＃xff0c;可以被移植&＃xff0c;并且提供内置的垃圾回收&＃xff0c;扩展性极佳。新版本Java中提供了一系列函数式编程语法&＃xff0c;编写Java代码变得简单快捷。

通过庞大的第三方类库提供的接口&＃xff0c;开发人员可以专注于提供AI项目上所需的高级功能&＃xff0c;此外&＃xff0c;还可以轻松访问 Apache Spark和 Apache Hadoop 等大数据平台&＃xff0c;这些技术都构建于JVM之上。另外Java社区也是一个加分项&＃xff0c;完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

传统 C / C&＃43;&＃43;

在开发AI应用程序时&＃xff0c;C/C&＃43;&＃43;不太可能是您的首选&＃xff0c;但在嵌入式环境中工作&＃xff0c;并且无法负担Java虚拟机或Python解释器的开销&＃xff0c;那么C/C&＃43;&＃43;是不二之选。您可以深入了解堆栈底部&＃xff0c;使用CUDA等库来编写直接在GPU上运行的代码&＃xff0c;也可以使用TensorFlow或Caffe来访问灵活的高级API。后者还允许您导入数据科学家可能使用Python构建的模型&＃xff0c;然后以C/C&＃43;&＃43;提供的所有速度在生产中运行它们。

LISP

像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐&＃xff0c;因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集&＃xff0c;动态类型&＃xff0c;数据函数&＃xff0c;统一的语法&＃xff0c;交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

PROLOG

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合&＃xff0c;这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案&＃xff0c;或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。