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自推出以來，人工智能以意想不到的方式徹底改變了我們世界的一切。對年輕一代來說，人工智能很正常，因為他們從出生開始就測試了它的驚人功能。然而，老一代人可以證明這項發明的許多令人印象深刻的變化。毫無疑問，人工智能通過在影響人類的眾多領域推動積極變革，改善了我們的生活質量。
企業正在採用 AI 技術，此後改善了客戶體驗、一般運營和生產力。它的卓越功能，例如數據分析、智能決策、減少錯誤和自動化，已被證明可以提高公司的投資回報率。事實上，由於人工智能在日常運營中的影響和適用性，如果沒有人工智能，大多數跨國公司將無法在這個時代生存。
在關於 AI 的眾多熱門問題中，編程語言似乎一直在重新出現。有必要開發這項技術以享受其最大利益。但是，此開發之旅始於使用適當的編程語言。在本文中，我們將探討 2023 年 AI 開發的十種最佳編程語言中的一些。
什麼是人工智能?
人工智能 (AI) 是一個廣泛的部分計算機科學的重點是創造能夠用人類智能執行任務的機器。儘管這項技術有無數種方法，但深度學習和機器學習的不斷進步正在推動科技行業所有領域的範式轉變。
使用人工智能的機器可以形成或提升人類的潛能頭腦。從 Alexa 和 Siri 等智能助手的發明到自動駕駛汽車的發明，人工智能將永遠成為我們日常生活的一部分。它現在是商業世界中最搶手的技術。
人工智能如何工作?
AI 通過使用用戶上傳到系統中的數據來工作。它的誤差範圍將取決於該數據的質量和準確性。上傳後，系統將分析數據的模式和相關性，並將其用於預測。因此，您可以通過經常向其提供充足且準確的數據來提高 AI 系統的功能、可靠性和準確性。 AI 還開發了以下三種認知技能來提高其性能:
學習過程:這是 AI 編程的一個方面，它獲取相關數據以生成將數據轉換為可操作信息的規則。這些規則被稱為算法，它向計算設備提供有關如何執行特定任務的分步命令。推理過程:此 AI 編程過程確定實現預期目標所需的合適算法.自我修正過程:人工智能編程的這一部分不斷微調算法以提高其準確性，從而產生準確的結果。
為什麼要在你的下一個項目中使用 AI?
AI 旨在讓生活變得更輕鬆，從計劃約會到管理你的辦公室或家庭以及駕駛你的汽車。因此，想像一下這樣一種情況，您的設備足夠智能，可以準確地知道您想要什麼並滿足您的需求。這會讓你的生活變得非凡和沒有壓力，你會有更多的時間給自己，對吧?現在，這就是人工智能技術要實現的目標。
這裡是您可以用來構建功能強大的 AI 工具和應用程序的十種最佳編程語言。
#10。 Rust
如果您想要一種快速、安全和高性能的編程語言，Rust 是完美的選擇。大多數開發人員認為它是開發 AI 的絕佳選擇。 Rust 和 C++ 的語法具有可比性。然而，Rust 免除垃圾收集，並提供額外的內存安全。
Rust 被用作 Yelp、Azure、npm、Dropbox、Discord、Firefox、Cloudflare 和 Polkadot 等多個知名系統的後端編程語言。它是 AI 開發的理想選擇，因為它更易於表達、內存安全且速度快，因此在科學計算中非常有效。
#9. Haskell
Haskell 是一種可調整且富有表現力的編程語言。它的抽象準備減少了編程期間調試錯誤的時間浪費。由於其係統類型、強大的內存管理和代碼可重用能力，這種語言吸引了大多數開發人員。然而，它確實是懶惰的，因為它只在必要時評估代碼。根據您的觀點，這是優勢還是劣勢。 AI 專家通常更喜歡 Haskell，因為它高效且不涉及過多的輸入。
#8。 Julia
Julia 是開發人工智能的最新語言之一。但是，不要讓這個事實阻止您在 AI 開發項目中使用它。儘管是新語言並且社區很小，但由於其令人印象深刻的數據可視化圖形和動態界面，這種語言有資格成為 AI 最佳編程語言列表的一部分。
它的元編程，內存管理和調試功能增強了其在開發 AI 時的可靠性。 Julia 的其他顯著特性包括動態類型系統、分佈式和並行計算以及 C 函數支持。
Julia 還具有算法幫助、預製模型以及 AI 開發所需的概率編程的各種包，例如如:
MLJ.jl Flux.jlTuring.jl Metalhead.jl
#7。 R
R 是專業和新興統計學家中的知名語言。雖然它不是人工智能的最佳語言，但它非常擅長處理數字。人工智能開發涉及描述和評估數字數據的複雜過程。在這種情況下，R 的性能優於 Python，因為它可以無縫處理複雜的數學公式。開發 AI 所需的基本 R 包包括:
Gmodels – 提供模型擬合工具Tm – 用於文本挖掘的框架OneR – 用於實施單規則機器學習分類
#6。 C++
C++，雖然一種低級語言，可以很好地處理 AI 模型。
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C++ 是一種低級編程語言，可以有效地與機器和硬件一起運行，但不是理論軟件。實際上，其低級編程可以成功處理生產中的 AI 模型。使用 C++ 可以製作神經網絡並將人類語言轉換為計算機可以理解的代碼。此外，C++ 在人工智能領域得到高度認可，因為它被廣泛用於創建大多數機器學習庫。
#5。 LISP
LISP 是用於 AI 開發的最古老的語言，它起源於 1958 年。多年來，這種編程語言不斷發展以處理與 AI 相關的問題。即使在 2023 年，由於其複雜的庫和語法，它也可以集成到 AI 開發中。由於它很複雜，只有少數開發人員考慮使用它。 LISP 是各種 AI 項目的絕佳選擇，因為它在執行以下任務方面堪稱典範:
動態對象創建強制垃圾收集快速原型製作將數據結構作為程序執行將程序作為數據修改
LISP 以其在車削方面的多功能性而聞名想法和想法變成現實。
#4. Prolog
Prolog 自 1972 年就已存在。它隨著技術的發展而經受住了時間的考驗。 Prolog 以其在處理自然語言中必不可少的理性和聲明性程序而聞名。 IBM Watson 已使用它來回答客戶的問題，從而揭示了 Prolog 在處理此類情況方面的潛力。
這種語言的卓越品質包括基於樹的數據結構特性、模式匹配能力和元級推理。模式匹配對於智能數據庫搜索、語言處理和計算機視覺至關重要。
憑藉其內置的列表處理功能，Prolog 擅長分析、解決問題和提高應用程序性能。在使用 Prolog 進行 AI 編程時，開發人員將建立一套規則和目標。 Prolog 通過模式匹配，將找到這兩者之間的聯繫並生成預期的結果。
#3. JavaScript
大多數開發人員都使用 JavaScript 來創建更加動態和安全的網站。然而，它也是人工智能開發的理想編程語言。 JavaScript 使開發人員可以無限制地訪問後端和前端操作，從而更輕鬆地導航 AI 軟件的開發。這種語言保證了快速的 AI 開發過程、提高的性能和增強的安全性。
JavaScript 允許與各種源代碼（如 CSS 和 HTML）進行同步操作和交互。這是人工智能開發的一個重要特徵。此外，這種編程語言有一個可以幫助開發人員的大社區。 Underscore.js、React.js 和 jQuery 等 JavaScript 庫也降低了開發人工智能的難度。
#2。 Java
Java 是一個非常適合 AI 開發的面向對象語言。
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Java 是一種非常流行的編程語言，具有成功的 AI 開發過程所需的獨特品質。它是一種面向對象的語言，具有簡單的調試和語法。這種編程語言在交付出色的移動應用程序、軟件和 AI 開發方面有著堪稱典範的記錄。它的簡單性也吸引了許多開發人員。
在對 AI 進行編程時，快速的運行時間和更快的執行速度至關重要。對於 Java 用戶來說幸運的是，它具有這些能力。它還提供關鍵分析框架的無縫集成和出色的生產價值。 Java 的虛擬機技術使其在多個平台上的實現變得非常簡單。借助一次編寫，隨處運行的方法，您可以在單一平台上開發和構建您的 AI 應用程序，然後在其他平台上實施。
使用 Java 進行 AI 編程的優勢包括:
用戶友好性 VersatilityQuicker DebuggingPortable memory Management
此外，Java 可以開發從深度學習到數據分析、機器學習和自然語言處理。新開發人員還可以從豐富而活躍的 Java 社區獲得可靠的指導和幫助，該社區擁有全球經驗豐富的開發人員。
#1。 Python
Python被認為是最適合人工智能的編程語言。它廣泛應用於網絡和桌面應用程序、網絡、科學計算、數據科學和人工智能機器學習。它擁有豐富的 Keras、MXNet、TensorFlow、PyTorch、Pybrain 和 Scikit-learn 庫，為 AI 開發做好了準備。
此外，Python 還豐富了文本處理功能，模塊化設計的腳本，以及最適合 AI 程序和 NPL（自然語言處理）的簡單語法。學習和掌握 Python 語言也很容易，因為它簡短、清晰、直接。此外，它擁有大量的用戶和積極的支持基礎。
大多數享譽全球的公司都更喜歡 Python，勝過其他所有編程語言。在他們的系統中使用它的一些企業包括 Facebook、谷歌、Instagram、IBM、Netflix、Pinterest、亞馬遜、谷歌和 NASA。除其他原因外，這使得 Python 成為 2023 年最流行的 AI 開發編程語言。
最後的想法
人工智能是技術的未來，因為它融入了一切觸及的事物我們的生命。人工智能技術越來越受歡迎，許多人正在採用它來改善他們的業務和個人生活。幸運的是，開發人員可以使用多種編程語言來增強 AI 工具和應用程序。最適合您的語言是與您的能力和經驗相匹配的語言。作為初學者，最好選擇一種能夠降低開發過程複雜性的語言。
這些是 2023 年人工智能開發的 10 種最佳編程語言常見問題解答（常見問題）
C++適合開發人工智能嗎?
是的。 C++可用於AI開發。但是，它不像 Java 或 Python 那樣被廣泛使用。這種語言非常複雜，需要開發人員花費更多時間來學習。儘管如此，對於理解這門語言的熟練程序員來說，它是人工智能開發的一個不錯的選擇。
我可以將 Python 用於人工智能嗎?
可以。事實上，對於大多數開發者來說，Python 是 AI 開發的語言。十多年來，它一直被用來成功地改進這項技術。
在 Python 和 Java 之間，哪種語言更適合 AI 開發?
Python 是比 Java 更好的 AI 編程選擇。它易於學習、閱讀和編寫。然而，這並沒有降低 Java 的劣勢，因為它是一種非常健壯的語言，在 AI 開發中也表現出色。但是，只有經驗豐富的開發人員才能有效地使用它。
我可以在一個月內學會 Python 嗎?
一般來說，大約需要兩到六個月的時間才能學會學習 Python 的基礎知識。但是您可以在幾分鐘內學到足夠的知識來編寫您的第一個短程序。掌握 Python 的大量庫可能需要數月或數年的時間。
我需要學習多種編程語言來開發 AI 嗎?
答案這個問題取決於你的人工智能項目的範圍和你作為程序員的個人喜好。一般來說，人工智能開發沒有必要學習多種編程語言，但根據你所從事的項目，它可能是有益的。話雖這麼說，許多 AI 項目可以僅使用一種編程語言（例如 Python 或 R）來完成。這最終歸結為您項目的具體要求以及您作為開發人員的個人偏好。