机器学习编程语言

人工智能学习是什么语言?

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2022-05-16

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人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Java、Python、Lisp、Prolog、C/C++、LISP。想要学习人工智能推荐选择【达内教育】。

1、Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。可移植性使其可以适用于任何程序，还有一套内置类型。Java的可移植性最好。

2、【Python】是一种用LISP和JAVA编译的语言。这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。

3、LISP垃圾收集、动态类型、数据函数、统一的语法，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。

4、PROLOG这种语言的优势是解决“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，或者说解决方案有着简洁的逻辑特征。

5、C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。主要用于简单程序，统计人工智能。

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人工智能学习主要是以下五种语言：

Python

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。

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。

.top域名认为除了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。

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。

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。.top域名认为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。

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。.top域名认为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。