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  人工智能應用常用的編程語言有哪些？公司設計師簡介如下（摘）供學習參考；

  大數據 云服務和人工智能領域應用編程語言目前相對比較成熟了，與APP 或 M站開發定制有很多類同之處。語言主要有Python、Java、C++、Lisp、Prolog等語言，每個語言的使用還是需要根據項目區選配。

  1.Python:

  由于其語法簡單性、高效性和多功能性，Python是一種多范式編程語言，支持面向對象，過程式和功能式編程風格。它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI算法一起使用，Python成為AI和人工智能開發人員最喜歡的開發編程語言。

  優點：便攜性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平臺上使用。允許用戶創建交互式的、解釋的、模塊化的、動態的、可移植的和高級的代碼。

  缺點：Python需要在解釋器的幫助下工作，這就會拖慢在AI開發中的編譯和執行速度。不適合移動計算。

目前Python語言在機器學習等人工智能細分領域有廣泛的應用，而且從Python的發展情況來看，Python語言的編程生態正在逐漸完善（Web開發、大數據開發、嵌入式開發等），落地能力也比較強，因此采用Python從事人工智能開發的風險會比較小。

  學習Python開發需要從基礎語法開始，由于Python語法結構比較簡單，所以即使沒有編程基礎的人也能較為順利的掌握Python編程。另外，采用Python進行人工智能開發還需要學習幾個比較常見的庫，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等，熟練使用這些庫能夠明顯提升開發的效率。

  2.C ++是最快的計算機語言，如果你的人工智能項目對于時間特別敏感，那么C++是很好的選擇，它提供更快的執行時間和更快的響應時間(這也是為什么它經常應用于搜索引擎和游戲)。此外，c++允許廣泛使用算法，并且在使用統計人工智能技術方面是有效的。C ++適用于機器學習和神經網絡。

在AI項目中，C++可用于統計，如神經網絡。另外算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，游戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執行和響應時間。

  3.Java也是AI項目的一個很好的選擇。是一種多范式語言，遵循面向對象的原則和一次寫入讀取/隨處運行（WORA）的原則，專注于提供AI項目上所需的所有高級功能，它是可移植的，并且提供了內置的垃圾回收。。它是一種AI編程語言，可以在任何支持它的平臺上運行，而無需重新編譯。

  在各種項目的開發中，對于AI項目來說，算法幾乎是靈魂，無論是搜索算法、自然語言處理算法還是神經網絡，Java都可以提供一種簡單的編碼算法。另外，Java的擴展性也是AI項目必備的功能之一。它不僅適用于NLP和搜索算法，還適用于神經網絡。

  4.Lisp是一門計算機編程語言，在人工智能中使用Lisp，因其靈活性可以快速進行原型設計和實驗，因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。當然這也反過來促進Lisp在AI開發中的發展，Lisp有一個獨特的宏系統，有助于開發和實現不同級別的智能。適合于歸納邏輯項目和機器學習。

  5.Prolog也是古老的編程語言之一，與Lisp一樣，它也是人工智能項目開發的常用語言，擁有靈活框架的機制，它是一種基于規則和聲明性的語言，包含了決定其人工智能編碼語言的事實和規則。Prolog廣泛應用于AI的 expert系統，也可用于醫療項目系統的工作。