人工智慧已經正式存在，並且只會在未來幾年擴展。 即使現在，人工智慧的發展進程仍在以閃電般的速度進行。 您應該專注於學習人工智慧開發的最佳語言，以保持領先地位。
不幸的是，在選擇人工智慧程式語言時，沒有正確或錯誤的答案。 那麼，什麼程式語言可以保證你未來穩定的工作呢？
讓我們看看可以增強人工智慧和機器學習的程式語言的最佳選擇。
人工智慧的最佳程式語言
幾乎每個行業都有大量的生成式人工智慧用例，尤其是對於企業家而言。 人工智慧崛起的趨勢不太可能很快改變。 那麼，您可以做些什麼來為從手動計算和內容創建轉向人工智慧做好更充分的準備呢？
雖然許多人精通多種程式語言，但每個人都必須從某個地方開始。 如果你的時間有限，你需要知道選擇哪一個來進行函數式編程，以便在未來的幾年裡有穩定的工作。
以下是我們為您提供的最佳人工智慧語言的最佳選擇，您可以立即開始實施。
請記住，如果您覺得自己沒有能力學習這些語言中的任何一種，您可能需要聘請人工智慧和機器學習的軟體開發人員。
1.Python
也許您今天已經準備好開始網頁開發或機器學習的新職業。 雖然學習曲線陡峭，但許多人會選擇從 Python 開始。 這是您可以學習的最簡單、最快的語言之一。 它可以讓您用一個方便的軟體包做很多事情。
Python 是理解人工智慧和機器學習的關鍵，這可能會讓您感到驚訝，因為它的創建早於這兩種技術。 它由開發商 Guido van Rossum 於 1991 年發布。
如果你想學習一些有助於訓練機器學習模型的東西，Python 顯然是首選。 它有助於快速數據分析，但這還不是全部。
許多Python應用程式的目標是盡快解決問題，這意味著它是最靈活和最常用的現代程式語言之一。
2.Java
Java 是人工智慧程式語言的另一個強大選擇。 最值得注意的是，對於那些對應用程式開發和人工智慧工具之間的交叉感興趣的人來說，Java 是一個不錯的選擇。 當然，這並不是說它對於其他類型的 Web 開發沒有同樣強大的功能。
與 Python 一樣，Java 早在人工智慧成為關注焦點之前就被引入了。 它於 1995 年發布，現已被公認為是擁有非常龐大且活躍的社群的程式語言。 它的標準庫非常廣泛，並且有許多 AI 包，例如 Deep Java Library 和 Java 機器學習庫。
許多人會使用 Java 進行調試，這使其成為一種出色的通用程式語言。
3.Javascript
正在尋找一種不需要花費數年時間來學習和掌握的人工智慧程式語言？ JavaScript 可能是您的完美解決方案。 它用於前端和全端開發，是我們大多數人日常線上互動的基石。
這種程式語言是人工智慧開發的關鍵，特別是在瀏覽器中運行的應用程式。 它有助於計算任務並提高機器學習能力。 通常，它與機器學習庫一起運行，特別是 TensorFlow.js。
您會發現有大量的資源可以教導 Javascript，就像 Python 一樣。 您會發現在線編碼訓練營、當地圖書館的大量書籍，甚至還有來自 Code Academy 等網站的免費課程。
請記住，雖然 Python 很容易學習，但在可訪問性和更短的學習曲線方面，Python 勝過它。
4.序言
對於任何對發展人工智慧感興趣的人來說，Prolog 都是一個不錯的選擇。 它非常基於邏輯，非常適合人工智慧開發。 與其他一些程式語言不同，它是聲明性的，允許程式設計師為他們正在構建和完善的人工智慧應用程式設定規則。
它也非常適合自然語言處理、簡單系統、知識表示和資料結構。
雖然 Prolog 可能是即將到來的人工智慧趨勢學習的最佳程式語言之一，但它可能不是明顯的首選。 這種語言還沒有完全普及，您只會發現 Prolog 的程式設計師社群非常小。
5. 口齒不清
令人驚訝的是，Lisp 的歷史比 Python 和 Java 長得多，但不如其他一些語言出名。 它是第二古老的程式語言。 起源於1960年代由於其自然語言處理能力，Lisp 正在成為人工智慧開發中最受歡迎的技能之一。
然而，這並不是人們被它吸引的唯一原因。
Lisp 最初用於實用的數學符號。 現在，它更專注於解決那些希望擴展人工智慧程式設計的人提出的核心問題。
人們仍然使用這種較舊的程式語言的關鍵原因之一是，隨著人們建立更多的人工智慧和機器學習模型，它有助於更快的迭代和原型設計。 這種靈活的語言非常適合創建人工智慧應用程式的基礎，但很難學習。
6.茱莉亞
Julia 是較新的人工智慧程式語言之一，但這並不意味著您應該放棄它。 因為它的文法相對簡單，所以它沒有一個讓初學者完全無法理解的陡峭的學習曲線。
然而，找到學習資源可能很困難。 有一個很棒的 YouTube 頻道 如果您認為這對您的職業（或愛好）來說是正確的舉動，那麼您可能需要為學習 Julia 添加書籤。
雖然尚未普及，但對於有興趣使用 Julia 的人來說，它可能會對您的技能提出很高的要求。 現在學習一門不太為人所知的語言，如果它在未來十年更加普及和使用，可能會帶來巨大的好處。
與 Lisp 一樣，Julia 主要用於快速原型設計，這將在未來幾年對人工智慧程式設計發揮重要作用。 分散式運算是 Julia 程式語言的核心。 在人工智慧方面，它可能永遠不會成為主導語言，但它確實發揮著重要作用。
7.哈斯克爾
如果您在學術環境中從事數據分析工作，您可能已經熟悉 Haskell。 在我們深入之前，您應該知道這是您可以學習的最困難的人工智慧程式語言之一。 大多數時候，它不僅用於人工智慧，還用於教學和研究應用，特別是在定義演算法領域。
如果您正在考慮演算法函數中程式碼的完整正確性，Haskell 可能適合您。
請記住，Haskell 具有一些出色的資料分析功能，可以解鎖機器學習的一些關鍵原則。 它的語言既實用又可讀，這對於想要學習盡可能多的人工智慧程式語言的人來說是一筆巨大的財富。
8.C++
C++ 是記憶體管理的絕佳工具，經常用於 AI 程式設計。 這種程式語言已經在遊戲開發甚至機器人應用程式中廣泛使用 – 這是有充分理由的。 它有詳細的文檔記錄，讓了解其工作原理的人可以輕鬆縮短學習曲線。
為什麼選擇 C++ 作為您選擇的人工智慧程式語言？ 除了記憶體管理之外，它的速度也非常快。 由於人工智慧需要處理大量資料子集並一遍又一遍地迭代，C++ 提供了開發人員真正需要的強大解決方案。
它將緩慢的人工智慧和機器學習轉化為輕量級和更快的東西。
9.斯卡拉
也許您使用程式語言的目標是找到一種擁有大型社群的語言，可以在您遇到困難時為您提供幫助。 Scala 無疑擁有一個龐大、蓬勃發展且不斷增長的社區，他們相信它可能是人工智慧和機器學習的未來。
不過，這種支持並不一定意味著這是最容易學習的。
對於有興趣學習有助於進行大量資料分析和計算的程式語言的人來說，Scala 是理想的選擇。 除了處理資料集之外，它還可以用於形成增強機器學習和人工智慧的演算法。
這裡要注意的一件重要事情是，它與 ApacheSpark 等機器學習庫中的 Java 很好地結合在一起。
如果您已經具備 Java 甚至 Python 作為函數式程式語言的基礎，那麼 Scala 可能是增強您的知識庫並為對人工智慧開發感興趣的客戶提供另一種獨特服務的好方法。
10.R
R 的發展主要是為了幫助統計計算和資料科學。 因此，它可能不是使用最廣泛的語言，但它在學術界和數據科學中確實佔有一席之地。 您會發現大量的軟體包非常適合人工智慧開發。
這裡應該指出的是，R 學習起來往往非常複雜，並且可以幫助您的資源很少。 與其他有詳細記錄的語言和大型社區不同，如果您遇到困難可以向其尋求幫助，R 缺乏這些功能。
它也往往會慢一些，如果您對快速迭代和原型設計感興趣，這可能並不理想。
與 Scala 一樣，它可以與許多最受歡迎的程式語言配合使用，幫助您建立大量強大的機器學習應用程式。
11. 去吧
對谷歌在人工智慧場景方面提出的建議感興趣嗎？ Go 是他們的創意，旨在解決 C++ 的一些缺陷，同時又不失去其記憶體管理能力和快速開發人工智慧的能力。 他們的開源程式語言 仍然受到科技巨頭的支持。
它快速且高效，同時也為任何想要可擴展功能的人提供了一個很好的選擇。
Go 的優點是它的可讀性也很高。 事實上，許多人會將 Go 與 Python 進行比較，Python 被認為是最容易學習的程式語言之一。
即使您對人工智慧和軟體工程完全陌生，也可以快速入門 Go。 一個完整的初學者將找到大量資源，並可以開始快速組合利用與 Go 相關的快速計算的程式和應用程式。
最後的想法：人工智慧和機器學習的最佳程式語言
人工智慧和機器學習領域的不斷發展意味著您在學習程式語言時需要處於領先地位。 為了最大限度地提高您開發 Web 應用程式或行動應用程式的能力，您需要一些更現代的語言來提供協助。
想想如果您今天投入一些時間來學習這些用於人工智慧和軟體開發的最佳程式語言之一，那麼您明天會達到什麼水平！
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