最佳人工智能编程语言
远观近视，从 20 世纪中叶以来，人工智能技术就已经出现。在过去十年左右的时间里，人们才将 AI 构建到实际应用程序中，才开始使用它。
编程语言是人工智能开发的支柱，它们可以帮开发者创建创新的 AI 解决方案，而不需要学习科学家们用来相互交流的高度专业化的语言。
以下是全球各行业的AI人工智能采用率：
在本文中，我们介绍一些最适合 AI 的编程语言，以及它们为何如此有用。
1) Python
Python 非常适合人工智能，因为其具有强大的数据科学和机器学习能力。它的计算优雅和可读性使其成为数据科学家的首选，可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集，而不必担心计算速度。
Python 拥有大量与人工智能相关的软件包，例如 PyBrain、NeuralTalk2 和 PyTorch。TensorFlow 现在比 PyTorch 更广泛，但由于其最近发布的所有独特功能，它的受欢迎程度可能会在几年内与 PyTorch 库持平。
除了用于深度学习网络的 GPU 加速之外，Python还包括数据可变精度。最新版本还为用户提供多设备支持。Python 比 C++ 或 Java 更容易学习，因此更受到初学者的青睐。Python也是专业人士使用的最流行的语言之一。
此外，如果你已经了解 C++ 或 Java语言，但不太熟悉神经网络或深度学习方法。在这种情况下，由于仅 Numpy 库中就有 830 多个类，你可以轻松选择所需要的内容。
将 Python 用于 AI 的优势：
Python 有许多可用的库，可以通过机器学习简化编程。
如果你正在从事基于 AI 的项目，很可能已经有一个 Python 库能够满足你自己的需求。
如果你是一名新开发人员，那么很有必要选择学习 Python，因为它比大多数编程语言具有更简单的学习曲线。
它有一个强大的机器学习框架 PyBrain，并拥有一个活跃的开发者社区，可以提出问题并很快获得问题的帮助主题。
2) R语言
Python 有许多可用的库，可以通过机器学习简化编程。
如果你正在从事基于 AI 的项目，很可能已经有一个 Python 库能够满足你自己的需求。
如果你是一名新开发人员，那么很有必要选择学习 Python，因为它比大多数编程语言具有更简单的学习曲线。
它有一个强大的机器学习框架 PyBrain，并拥有一个活跃的开发者社区，可以提出问题并很快获得问题的帮助主题。
