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，操作和評估的統計數據。例如，可以使用R語言生成可用于出版物的圖表，其中包括實現可用于打印的最終產品所需的所有數學公式和方程式。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機器學習算法的過程，特別是針對面向業務的問題。盡管Python更直觀，但R需要一定的數學背景，并且它越強，越好。

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

　　3. Lisp：

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

首先，它非常適合原型制作。它還允許輕松動態地創建新對象。除此之外，Lisp的自動垃圾收集功能有助于使一切平穩運行。它的開發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，基于樹的數據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療領域，它也廣泛用于AI行業。

這是補充語言的一個很好的例子。而且，對于醫學專家和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，因為它的優勢與AI的搜索算法，人工神經網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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