人工智能極大地影響著人們的生活，它越來越多地出現在我們的日常活動中。這些活動包括使用智能設備、數字語音助手和旅行輔助工具，以及在線銀行或接收有關電影租賃的個性化推薦等活動。

與此同時，人工智能越來越依賴于利用廣泛可用的(通常非常大)數據集，這些數據集對決策過程的數據輸入以及這些過程的結果之間的關系進行編碼，以便人工智能應用程序可以在各種領域增強人類決策日常任務(例如推薦系統)和專門任務。本文就講述了人們想要學好人工智能這門課程需要學習哪些編程語言。

1.Python語言

Python 是機器學習(與人工智能相關)領域使用最廣泛的語言。Python 在人工智能發展中受歡迎的主要原因之一是，它是作為一種強大的數據分析工具開發的，而且在大數據領域很受歡迎。

Python 在現代技術中一直名列前茅，最重要的原因是人工智能框架是專門為 Python 語言創建的。其中最受歡迎的是 TensorFlow，它是一個專為機器學習設計的開源庫，可用于深度神經網絡的訓練和推理。其他專注于人工智能的框架包括

scikit-learn - 用于訓練機器學習模型。

PyTorch - 用于視覺處理和自然語言處理。

Keras - 用作復雜數學計算的代碼接口。

Theano - 用于定義、優化和評估數學表達式的庫。

Python 也是最簡單的學習和使用語言之一。

2.Lisp語言

Lisp 自 20 世紀 60 年代問世以來，一直被廣泛應用于自然語言、定理證明和人工智能問題解決等科學研究領域。Lisp 最初是作為一種實用的程序數學符號而開發的，但隨著時間的推移，它已成為人工智能程序員的首選。

3.Java語言

毋庸置疑，Java 是一種重要的人工智能語言。原因之一是這種語言在開發移動應用程序方面很受歡迎。由于許多移動應用程序都使用人工智能，因此 Java 非常適合。

Java 可與 TensorFlow 以及其他專為人工智能設計的庫和框架配合使用：

Deep Java Library - 亞馬遜創建的一個用于構建深度學習能力的庫。

Kubeflow - 允許在 Kubernetes 上部署和管理機器學習堆棧。

OpenNLP - 用于處理自然語言的機器學習工具。

Java 機器學習庫 - 提供大量機器學習算法。

Neuroph - 允許用戶設計神經網絡。

Java 還具有簡化調試、提供圖形化數據表示的用戶友好語法以及 WORA 和面向對象模式相結合等優勢。

4.C++語言

C++ 是另一種存在已久的語言，但它仍然是開發人工智能應用程序的不二之選。部分原因是該語言具有高度靈活性，可用于資源密集型應用程序。C++ 是一種低級語言，可以更好地處理生產中的人工智能模型。雖然 C++ 可能不是人工智能工程師的最佳選擇，但許多深度學習和機器學習庫都是用 C++ 編寫的這一事實不容忽視。因為 C++ 可將用戶代碼轉換為機器可讀代碼，功能強大且效率極高。

由于 C++ 將用戶代碼轉換為機器可讀代碼，因此它的效率和性能令人難以置信。

AI語音識別實現。

深度學習庫 – 例如 MapReduce、mlpack 和 MongoDB。

C++ Builder – 快速應用程序開發環境。

5.R語言

R 可能不是人工智能的理想語言，但它在處理超大型數字方面表現出色，因此在很大程度上優于 Python。函數式編程、矢量計算和面向對象函數的引入使 R 語言成為一種真正有前途的人工智能語言。

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