如果您對人工智能和機器學習領域感興趣，那么您可能正在計劃令人興奮和動態(tài)的編程世界中不斷的前進。但是，如果將來看到AI和機器學習，應該學習哪些語言？其實關于人工智能和機器學習入門的5種編程語言可供選擇和學習。有這么多種選擇，您需要在選擇最能滿足您的需求并幫助確保AI和機器學習領域的未來發(fā)展方向。在本文中，我們將介紹最主要的五種語言，這些語言為我們的新機器霸主征服世界鋪平了道路，或者至少能夠自己處理日常工作更加便捷。

讓我們來看看您現(xiàn)在需要學習的五種語言，才能開始在AI和機器學習領域。

　　1. Python：

Python是AI和機器學習領域中最重要的語言。由于其簡單性，它已成為AI的常用語言。與其他編程語言相比，Python快速學習并減少了開發(fā)所需的時間，同時保持了對面向對象，功能以及面向過程的編程的支持。

Python有許多可用的代碼庫，例如用于計算的Numpy和用于機器學習的Pybrain，從而減少了用Python編程所需的時間。許多學生之所以決定使用這種語言，是因為它很受歡迎，可以輕松找到額外的在線教程，論壇，支持小組等。如果您獨立學習編程語言，它會派上用場。每當學生遇到編碼問題時，他都可以在線查找其他信息。

　　2. R：

的R輸入語言是用于分析一個流行的選擇，操作和評估的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。例如，可以使用R語言生成可用于出版物的圖表，其中包括實現(xiàn)可用于打印的最終產(chǎn)品所需的所有數(shù)學公式和方程式。雖然R是眾所周知的通用編程語言，但是有幾種軟件包可以使R特別適合于機器學習和AI。

這些包括RODBC，Gmodels，Class和Tm。這些軟件包簡化了實現(xiàn)機器學習算法的過程，特別是針對面向業(yè)務的問題。盡管Python更直觀，但R需要一定的數(shù)學背景，并且它越強，越好。

如果您有足夠的數(shù)學知識，那么即使您最初并不覺得它是一種優(yōu)雅的語言，也應該考慮使用該語言，因為您將有機會在其中脫穎而出。如果在繼續(xù)學習R的過程中感覺好像被卡住了，那就去研究數(shù)學吧。

　　3. Lisp：

自1958年成立以來 ，Lisp一直沒有像它的更現(xiàn)代的同行那么出名，它一直是AI和機器學習的重要語言。Lisp是AI的父親John McCarthy開發(fā)和使用的語言。Lisp具有許多優(yōu)勢，使其非常適合于AI。

首先，它非常適合原型制作。它還允許輕松動態(tài)地創(chuàng)建新對象。除此之外，Lisp的自動垃圾收集功能有助于使一切平穩(wěn)運行。它的開發(fā)周期以其能夠在程序運行時交互式地評估表達式并重新編譯函數(shù)的能力而聞名。

這些功能非常有用，以至后來的語言復制了其中的許多功能。但是，Lisp仍然是原始的。

　　4.序言：

Prolog是一種靈活而強大的編程語言，通常用于機器學習和AI。Prolog以其模式匹配，基于樹的數(shù)據(jù)結構和自動回溯的效率而聞名。Prolog最受歡迎的用途之一是在醫(yī)療領域，它也廣泛用于AI行業(yè)。

這是補充語言的一個很好的例子。而且，對于醫(yī)學專家和AI專家來說，這是一項很好的“附加”技能。也許這很奇怪，但是您不必深入研究，即使某些基礎知識已經(jīng)可以提高您在市場上的價值。

　　5. Java：

Java是最普遍的編程語言之一，并且在眾多領域中得到廣泛采用。但是，Java也很適合AI，因為它的優(yōu)勢與AI的搜索算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡和基因編程相吻合。

由于Java的易用性和易于調試的特性，它提供了一個靈活的工作環(huán)境，可以使AI編程更加輕松。它的打包服務和圖形表示形式還可以幫助為大型項目創(chuàng)建更簡單的工作流程。當有吸引力的圖形界面是成功項目的關鍵時，Java可能是最佳選擇。

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