5種最流行的AI程式語言

01 Python

Python語法簡單，功能多樣，是開發人員最喜愛的AI開發程式語言之一。 對於開發人員來說，Python在機器學習上的應用非常令人高興，因為它比C ++和Java等語言要簡單。 Python也是一種非常便攜的語言，因為它可以在Linux，Windows，Mac OS和UNIX平臺上使用。 Python也很受開發人員的歡迎，因為它允許開發人員建立互動式，可解釋式性，模組化，動態，可移植和高階的程式碼，這使得它比Java語言更獨特。

另外，Python是一種多正規化程式語言，支援面向物件，面向過程和函式式程式設計風格。 由於它擁有簡單的函式庫和理想的結構，Python很適合神經網路和自然語言處理（NLP）解決方案的開發。

優勢

1. Python具有豐富多樣的庫和工具。
   
   

2. 在不必實施的情況下進行演演算法測試。
   
   

3. Python的面向物件設計提高了開發人員的工作效率。
   
   

4. 與Java和C ++相比，Python在開發中執行速度更快。
   
   

缺點

1. 習慣於使用Python的開發人員在嘗試使用其他語言進行AI程式設計時，難以調整到使用完全不同的語法進行開發。

2. 與C ++和Java不同，Python在直譯器的幫助下執行，在AI開發中這會使編譯和執行變的更慢。

3. 不適合移動計算。

02 C++

優點

C ++是最快的計算機語言，它特別適用於對時間敏感的AI程式設計專案。C ++能夠提供更快的執行時間和響應時間（這就是為什麼它經常用於搜尋引擎和遊戲）。 此外，C ++允許大規模的使用演演算法，並且在使用統計AI技術方面非常高效。另一個重要因素是由於繼承和資料隱藏，在開發中C ++支援重用程式碼，因此既省時又省錢。

C ++適用於機器學習和神經網路。

缺點

1. 多工處理效果不佳; C ++僅適用於實現特定系統或演演算法的核心或基礎。
   
   

2. C++遵循自下而上的方法，因此非常複雜。

03 Java

Java也是一種多正規化語言，遵循面向物件的原則和一次編寫、到處執行（WORA）的原則。Java是一種可在任何支援它的平臺上執行的AI程式語言，而無需重新編譯。

除了AI開發，Java也是最常用的語言之一，相容了C和C ++中的大部分語法。 Java不僅適用於自然語言處理和搜尋演演算法，並且還適用於神經網路。

04 LISP

優點：

Lisp是計算機程式語言家族中繼Fortran之後的第二種最古老的程式語言。 隨著時間的推移，LISP已經發展成為一門強大且動態的程式語言。

有些人認為Lisp是最好的AI程式語言，因為它為開發人員提供了自由。在AI開發中使用Lisp語言，是因為它的靈活性使快速建模和實驗成為可能，這反過來又促進了Lisp在AI開發中的發展。例如，Lisp有一個獨特的宏觀系統，可以幫助探索和實現不同層次的智慧。

與大多數AI程式語言不同，Lisp在解決特定問題方面效率更高，因為它能夠適應開發人員編寫解決方案的需求。Lisp非常適合於歸納邏輯專案和機器學習。

缺點：

1. 很少有開發人員熟悉Lisp程式設計。

2. 作為一種古老的程式語言，Lisp需要配置新的軟體和硬體以適應在當前環境下使用。

05 Prolog

Prolog也是最古老的程式語言之一，因此它也適用於AI的開發。 像Lisp一樣，它也是主要的AI程式語言。Prolog的機制能夠開發出受開發人員歡迎的較為靈活的框架。Prolog是一種基於規則和宣告的語言，這是因為它具有規定AI程式語言的事實和規則。

Prolog支援基本機制，如樣式匹配，基於樹的資料結構以及AI程式設計所必需的自動回溯。除了廣泛應用於AI專案之外，Prolog也應用於建立醫療系統。

來源：雲棲社群

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