看了這個排行榜， 小編只想說：流水的編程語言，鐵打的Java，C/C++??！

人工智能的前景已經不用多說了，越來越多的人看重人工智能的前景，想要在這互聯(lián)網的風口有一番作為。要做到這點，首先要確定進入人工智能行業(yè)，該學習哪門語言！

Rankred 網站發(fā)布了該網站評出的2017年7大最佳的人工智能編程語言——Python第一！

1.Python

近來，尤其是在機器人領域，Python 已經有了翻天覆地的變化。其中一個原因是Python（和 C ++）是 ROS 中的兩種主要編程語言。

如同 Java 一樣，它也是一種解釋性語言。但與 Java 不同的是，Python 的重點是易用性。Python 不需要很多時間來做常規(guī)的事情，如定義和強制轉換變量類型。這些在編程里面本是很平常的事。另外，Python 還有大量的免費庫，這意味著當你需要實現(xiàn)一些基本的功能時不必“重新發(fā)明輪子”。而且由于它與 C / C ++ 代碼之間可以進行簡單的綁定，這就意味著代碼繁重部分的性能可以植入這些語言，從而避免性能損失。在這里相信有許多想要學習Python的同學，大家可以+下Python學習分享裙：叁零肆+零伍零+柒玖玖，即可免費領取一整套系統(tǒng)的 Python學習教程！

隨著越來越多的電子產品開始支持“開箱即用”Python（與 RaspberryPi 一道），我們可能會在機器人中看到更多 Python。

2. C/C++

很多人都認為 C / C ++ 對新的機器人科學家來說是一個良好的開端。

為什么呢？

其主要原因是如今有大量的硬件庫都使用這兩種語言。它們適用于低級別的硬件，允許實時性能，是非常成熟的編程語言。現(xiàn)在，你可能會使用 C++ 遠超過 C，因為 C++ 具有更大的實用性。C ++ 是 C 語言的擴展，從基礎的 C 學起，你也會收獲很多，特別是當你發(fā)現(xiàn)一個硬件庫是用 C 編寫的。但是 C / C ++ 編寫的硬件庫不像 Python 或 MATLAB 那樣簡單易用。使用 C 來執(zhí)行類似的功能，可能需要相當長的時間，并且需要更多的代碼行。盡管如此，由于機器人極其依賴實時性能，所以 C 和 C ++ 是最接近機器人科學家心目中“標準語言”的編程語言。

3. Lisp

LISP 是世界上第二古老的編程語言（FORTRAN 更古老，但只差一年）。相比本文提到很多其它編程語言，它的應用并不廣泛。不過在人工智能編程領域它還是相當重要的。ROS 的一部分是用 LISP 寫的，雖然你不需要掌握這個來使用 ROS。

4. Java

Java 對程序員“掩蓋”底層存儲功能，這使得 Java 對程序的要求要比 C 語言對程序的要求更低一些，但這意味著你對底層代碼的運行邏輯了解比較少。從軟件工程的基礎到探索機器人技術的未來，你很可能已經學習了 Java。

像 C＃ 和 MATLAB 一樣，Java 是一種解釋性語言，這意味著它不會被編譯成機器代碼。相反，Java 虛擬機在運行時解釋指令。使用 Java，理論上讓你可以在不同的機器上運行相同的代碼，這得感謝 Java 虛擬機。在實踐中，這不總是可行的，有時會導致代碼運行緩慢。但是 Java 在一部分機器人學中非常流行，因此你也許需要它。

5. Prolog

Prolog是一種與計算語言和人工智能相關的邏輯編程語言和語義推理引擎。它具有靈活而且強大的框架，被廣泛應用于定理證明，非數字編程，自然語言處理和AI。

Prolog 是一種具有形式邏輯的聲明語言。AI開發(fā)者重視其預設計的搜索機制，非確定性，回溯機制，遞歸性質，高級抽象和模式匹配。

6. JavaScript

JavaScript 是一種高級、面向對象的直譯語言，主要用于使網頁交互和創(chuàng)建在線程序，包括游戲。

在JavaScript中，學習對話模型并不重要。學習服務器端的數據，然后通過Ajax調用學習者進行預測。 JavaScript有很多好用的庫，我們總結其中3個：

ConventJS：實現(xiàn)深度學習的庫——在瀏覽器中訓練卷積神經網絡。它支持完全連接的層以及非線性神經網絡模塊，分類和回歸成本函數。

Synaptic：一個用于node.js.的神經網絡庫。 其通用算法是無架構的，可以用于開發(fā)和訓練幾乎所有類型的一階和二階神經網絡架構。

Mind：它使用矩陣實現(xiàn)來處理訓練數據。你可以完全自定義網絡拓撲和上傳/下載已學習的minds。

7. Haskell

Haskell 是1990年開發(fā)的強靜態(tài)類型，非限定性編程語言。由于Haskell開發(fā)人員不多，小公司很少嘗試Haskell。

Haskell 做得很好的是抽象（抽象數學，而不是Java OOP）。它允許具有表達性的、高效的庫表達AI算法。例如，HLearn使用常見的代數結構（模塊，單群等）來表達和提高簡單機器學習算法速度。

雖然你可以用任何語言編寫這些算法，但Haskell相比其他語言更具表現(xiàn)力，同時保持不錯的性能。例如，Haskell寫的faster cover trees 。

總結

以上所述是小編給大家介紹的人工智能開發(fā)語言排行榜: 不死Java, 不朽C/C++, 新貴Python,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持！
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