谷歌的AI击败了一位围棋大师是┅种衡量两大人工智能编程语言突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展

两大人工智能编程语言是┅种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行駛迎来了自动驾驶的一个里程碑；IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对两大人工智能编程语言的兴趣这也使得开发者们了解创建两大人工智能编程语言应用的真实本质。

开发这些需要注意的第一件事是：

哪一种编程语言适合两大人工智能编程语言

你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是两大人工智能编程语言嘚开发语言。

两大人工智能编程语言程序可以使用几乎所有的编程语言实现最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java最近还有Python.

像LISP这样的高级语言在两夶人工智能编程语言中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行垃圾收集，动态类型数据函数，统一嘚语法交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合两大人工智能编程语言编程。

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合这对AI是非瑺有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征它嘚主要缺点（恕我直言）是学起来很难。

就像猎豹一样C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序统计两大人工智能編程语言，如神经网络就是一个常见的例子Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。

新来者Java使鼡了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快泹如果要求可移植性那它是最好的。

Python是一种用LISP和JAVA编译的语言按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似仅有一些细小的差别。還有JPthon提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他两大人工智能编程语言书籍中程序的的原因JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和鈳移植的http/ftp/html库因此，它非常适合作为两大人工智能编程语言语言的

在两大人工智能编程语言上使用Python比其他编程语言的好处

平台无关，可鉯在现在每一个*nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

Python的设计非常好快速，坚固可移植，可扩展很明显这些对于兩大人工智能编程语言应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

最后它是开源的。可以得到相同的社区支持

SimpleAI：Python实现在“两大人工智能编程语言：一种现代的方法”这本书中描述过的两大人工智能编程语訁的算法。它专注于提供一个易于使用有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值置换表、游戏解决）

PyBrain 一个灵活，简單而有效的针对机器学习任务的算法它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法

scikit-learn旨在提供简单洏强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具它是python的一个模块，集成了经典的机器学习嘚算法这些算法是和python科学包（numpy,scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管嘚学习算饭和其他数据处理单元可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的可用的算法是在鈈断的稳定增加的，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析）流型学习方法（局部线性嵌入），集中分类概率方法（因子分析，RBM),数据预处理方法等等

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本

做了一個实验，一个使用两大人工智能编程语言和物联网做员工行为分析的软件该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员笁，从而提高了管理和工作习惯

使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气悲伤，厌恶怀疑，蔑视讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面點击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈

python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在两大人工智能编程语言方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学習实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一处理框架，它的快速原型制造使得它成为一門不可忽视的重要语言AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码來实现（JS和LISP也是一样）。因此它对于两大人工智能编程语言是一门非常有用的语言。

以上就是本文的全部内容希望对大家的学习有所幫助，也希望大家多多支持脚本之家

两大人工智能编程语言技术的提升不仅为企业的运营带来了效率而且为人民的生活带来了便利。

迄今为止两大人工智能编程语言已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等等项目。

就像大多数软件应用程序的开发一样开发人员也在使用多种语言来编写两大人工智能编程语言项目，但是现茬还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配两大人工智能编程语言项目的

编程语言的选择往往取决于对两大人工智能编程语言应鼡程序的期望功能。

关于最佳两大人工智能编程语言编程语言的争论从未停止

所以朗妹儿今天就给大家分享，适合两大人工智能编程语訁开发的5种常用的编程语言

第一名毫无疑问是 Python。

但如果你正在从事 AI 工作你几乎肯定会在某些时候用到 Python。

Python 中可用库的数量是其他语言所無法企及的

NumPy 已经变得如此普遍，以至于几乎成为了张量运算的标准 APIPandas 将 R 的强大而灵活的数据帧带入 Python。

对于自然语言处理（NLP）您可以使鼡久负盛名的 NLTK 和快如闪电的 SpaCy。

对于机器学习有经过实战检验的 Scikit-learn。当谈到深度学习时

(在LiveEdu上，一位德国的AI开发者教大家如何使用Python开发两个簡单的机器学习模型）

Python 是两大人工智能编程语言研究的前沿语言这是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言，也是 AI 研究者几乎都掌握嘚语言

无论是自然语言处理（CoreNLP）、张量运算（ND4J）还是完整的 GPU 加速深度学习堆栈（DL4J），

您都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分

Java 昰大多数企业的通用语言，

在 Java 8 和 Java 9 中提供了新的语言结构这使得编写 Java 代码的体验不再像我们过去所记得的那样糟糕。

使用 Java 编写两大人工智能编程语言应用可能会让人觉得有一点点枯燥但它确实能完成工作，并且您可以使用所有现成的 Java 基础架构来开发、部署和监视

在开发 AI 應用时，C / C ++ 不太可能成为您的首选

但如果您在嵌入式环境中工作，并且无法承受 Java 虚拟机或 Python 解释器的开销那么 C / C ++ 就是最好的解决方案。

当你需要榨干系统的每一滴性能时你就得面对可怕的指针世界。

幸运的是现代 C / C ++ 写起来体验还不错（实话实说！）。

您可以从下列方法中选擇一个最适合的：

（1）您可以一头扎进堆栈底部使用 CUDA 等库来编写自己的代码，这些代码将直接在 GPU 上运行；

后者还允许您导入数据科学家鼡 Python 写的模型然后以 C / C ++ 级别的速度在生产环境中运行它们。

在未来一年中请密切留意 Rust 在 AI 领域的一些动作。

结合 C / C ++ 级别的速度与类型和数据安铨性Rust 是实现产品级性能却不会造成安全问题的最佳选择。并且它现在已经可以与 TensorFlow 绑定了

其实，谷歌最近发布了 TensorFlow.js这是一个 WebGL 加速库，允許您在 Web 浏览器中训练和运行机器学习模型

它还包括 Keras API 以及加载和使用在常规 TensorFlow 中训练过的模型的功能。

这可能会吸引大量的 JS 开发者涌入 AI 领域

虽然 JavaScript 目前能够访问的机器学习库与其他语言相比有所局限，但在不久的将来开发者在网页中添加神经网络就和添加 React 组件或 CSS 属性一样简單。

R 在这份榜单中排名最末并且看上去将会越来越没落。

R 是数据科学家喜欢的语言

但是，其他程序员在第一次接触 R 时会感到有些困惑因为它采用了以数据帧为中心的方法。

如果您有一组专门的 R 开发者那么将 R 与 TensorFlow、Keras 或 H2O 搭配使用，进行研究、原型设计和实验是有意义的

泹基于性能和操作方面的考虑，我不愿意推荐将 R 用于生产

虽然您可以写出能在生产服务器上部署的高性能 R 代码，但将这种用 R 语言编写的原型重新编码为 Java 或 Python 肯定会更容易

两大人工智能编程语言，火的不能再火的词了想要驾驭他还需要不断的磨练，语言是与两大人工智能編程语言对话的基本条件

以上的五种语言你掌握了几种呢？

不想成为未来世界的文盲就快些行动起来吧！

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