稍等：我们不是来讨论人工智能如何帮助你学习外语的！虽然近年来人工智能的外语能力确实得到了充分的体现，但今天我们将重点讨论人工智能语言以及它们如何帮助你提升你的职业生涯——无论你从事哪个领域。
您可能知道，目前有很多种编程语言，每种语言都有自己的优缺点和具体用途；然而，当谈到人工智能时，有些语言可以帮助您更深入地了解人工智能工具的工作原理，并对其进行定制以最好地满足您的需求。
10 种最值得学习的编程语言
在本文中，我们将深入探讨用于构建 AI 系统的不同编程语言，并给出有关如何学习这些语言以进一步发展自己的职业生涯的建议——即使你看不到技术方面的未来。
编程语言与人工智能
在我们指导您如何学习人工智能编程语言之前，首先要了解人工智能编程与常规编程的区别。人工智能编程不仅仅是简单地指导计算机完成一系列任务（典型的编码需要），还包括教这些计算机像人类一样行动并做出像人类一样的决策。
说到编程语言在人工智能技术中的应用，有很多，以下是一些最常见的：
- 自然语言处理：自然语言处理可能是人工智能最紧迫和发展最快的领域之一，它可以以最像人类的方式理解和响应人类的语音或单词。
- 机器学习：与简单地对计算机进行编程以执行某些操作不同，机器学习还期望计算机从以前的数据中学习以预测未来的结果并根据所掌握的信息做出最佳决策。
- 机器人技术：机器人技术不仅仅是我们很长时间内都不会看到的人工智能的电影应用；相反，人工智能研究的重点是推进机器人的功能，并确保它们不断学习并成为更好的助手。
- 数据处理：最好的决策需要数据支持，随着人工智能工具处理大量数据的能力越来越强，它们需要能够识别趋势、提出建议并标记任何问题（例如异常值或缺失数据点）。
人工智能的实际应用
为什么选择人工智能编程？
阅读完以上内容后，您可能会有一个疑问：为什么选择AI编程而不是常规编码？ 嗯，有很多原因：
- 人工智能编程提高效率：通过学习编写人工智能工具来丰富您的日常工作，您将能够退一步，专注于需要更多人力脑力的任务，将您的知识和技能运用到好的事情上，而不是单调的任务上。
- AI编程帮助您更好地利用数据：熟练的AI模型可以处理、分析和排序海量数据，然后在短时间内为您提供所需的信息，帮助您更好地利用收集的数据。
- AI编程让您可以为客户提供个性化的体验：通过更详细地分析客户行为和偏好的能力，使用AI编码的公司可以为每一位客户提供个性化的体验，以激发品牌忠诚度。
人工智能常用的编程语言
清楚地了解了人工智能编程的使用方式和原 黎巴嫩电报号码数据 因之后，现在是时候进入正题了：学习人工智能领域使用的常见编程语言。
请花一些时间阅读我们下面列出的语言，看看是否有一种符合您在人工智能领域的目标。
Python
如果您对 AI 工具中的编码做过任何研究，那么您就不会对 Python 位列我们列表的第一位感到惊讶！作为最流行的 AI 编程语言之一，学习 Python 通常是从事 AI 编程的第一步。为什么？因为 Python 易于学习，这要归功于其用户友好的布局和广泛的库，这些库可帮助您导入依赖项以节省处理项目的时间。
但 Python 也是经验丰富的 AI 程序员的首选 塔伦·阿加瓦尔 联合创始人兼首席执行官 编程语言，因为它用途广泛，可以用于数据分析、机器学习算法和神经网络，这要归功于它的框架。最后，Python 拥有一个庞大的在线用户社区，可以帮助您克服障碍，轻松实现创意。
Python 机器学习
Java
人工智能开发中另一种非常常用和流行的编程语言是 Java，它与 Python 一样，拥有广泛的用户社区，可以帮助您获得灵感或摆脱困境，这对于刚刚起步的人来说非常有益。
Java 是人工智能工程师的热门选择，因为 巴哈马商业指南 它是一种面向对象的语言，可以轻松为移动、桌面、网络和云应用程序编写代码，并且可以在任何计算机系统上运行。它是机器人工程中最常见的选择，因为它允许实时系统创建和多线程。
然而，Java 最强大的优势之一或许是其可扩展性，这意味着它对于小型和大型项目以及完全超出 AI 范围的项目都是不错的选择。学习 Java 的程序员将为自己在人工智能领域内外取得成功奠定基础。
C++
在人工智能等领域，软件和硬件之间建立快速而牢固的连接非常重要，C++ 等编程语言迅速受到欢迎。对于处理复杂系统的开发人员来说，它是理想的选择；它功能多样、性能卓越，最重要的是，它可以与 TensorFlow 和 PyTorch 等一些 Python 框架无缝协作，当项目需要额外支持时，可以将 Python 中的创作转移到 C++ 中。
与 Python 项目进行交互并将其集成到 C++ 中的能力为开发人员节省了大量时间，并帮助他们专注于创建更深入、更有用的 AI 工具。
学习人工智能编程语言
我们仅列出了三种，但在人工智能编程领域可以使用的编程语言有很多种，如果您正在考虑学习一种以提高您的人工智能知识并创建有助于您日常工作的工具，那么深入了解您的目标的确切细节非常重要，这样您就可以将精力集中在最有利于您的项目的语言上。