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  人工智能应用常用的编程语言有哪些？公司设计师简介如下（摘）供学习参考；

  大数据 云服务和人工智能领域应用编程语言目前相对比较成熟了，与APP 或 M站开发定制有很多类同之处。语言主要有Python、Java、C++、Lisp、Prolog等语言，每个语言的使用还是需要根据项目区选配。

  1.Python:

  由于其语法简单性、高效性和多功能性，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用，Python成为AI和人工智能开发人员最喜欢的开发编程语言。

  优点：便携性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。

  缺点：Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。不适合移动计算。

目前Python语言在机器学习等人工智能细分领域有广泛的应用，而且从Python的发展情况来看，Python语言的编程生态正在逐渐完善（Web开发、大数据开发、嵌入式开发等），落地能力也比较强，因此采用Python从事人工智能开发的风险会比较小。

  学习Python开发需要从基础语法开始，由于Python语法结构比较简单，所以即使没有编程基础的人也能较为顺利的掌握Python编程。另外，采用Python进行人工智能开发还需要学习几个比较常见的库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等，熟练使用这些库能够明显提升开发的效率。

  2.C ++是最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间(这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏)。此外，c++允许广泛使用算法，并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。C ++适用于机器学习和神经网络。

在AI项目中，C++可用于统计，如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行，游戏中的AI主要用C ++编码，以便更快的执行和响应时间。

  3.Java也是AI项目的一个很好的选择。是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行（WORA）的原则，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。

  在各种项目的开发中，对于AI项目来说，算法几乎是灵魂，无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络，Java都可以提供一种简单的编码算法。另外，Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。它不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。

  4.Lisp是一门计算机编程语言，在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。适合于归纳逻辑项目和机器学习。

  5.Prolog也是古老的编程语言之一，与Lisp一样，它也是人工智能项目开发的常用语言，拥有灵活框架的机制，它是一种基于规则和声明性的语言，包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。Prolog广泛应用于AI的 expert系统，也可用于医疗项目系统的工作。