为了在AI和机器学习领域站稳脚跟，你需要学习的五种语言

如果你对人工智能和机器学习感兴趣，而且正在积极地规划着自己的程序员职业生涯，那么你肯定面临着一个问题：你应该学习哪些编程语言，才能真正了解并掌握 AI 和机器学习？
  可供选择的语言很多，你需要通过战略选择最能满足个人需求，以及保证自己将来能够在 AI 和机器学习领域顺利发展的编程语言。在本文中，我们将介绍最值得学习的 5 种编程语言，这些语言不仅能够为机器学习征服世界铺平道路，而且也能够帮助你处理好日常工作。  
下面，我们来看看为了在 AI 和机器学习领域站稳脚跟，你需要学习的五种语言。

Python

Python 是 AI 和机器学习领域中首屈一指的语言。由于其简单性，Python 已成为 AI 的首选语言。与其他编程语言相比，Python 能够快速上手，且极大的减少了开发所需的时间，同时兼具面向对象编程、函数式编程以及面向过程编程。 Python 有许多面向 AI 和机器学习的库，例如用于计算的 Numpy 和用于机器学习的 Pybrain，这些库能够大幅削减编程所需的时间。 许多学生都选择这门语言，是因为 Python 非常受欢迎，你可以轻松找到相关的在线教程、论坛、支持小组等等。如果你想自学编程，那么选择 Python 应该是没错了。每当遇到编程问题时，你都可以从网上寻求帮助。

R 语言

R 语言是一门主要用于分析、处理和评估统计数据的编程语言。例如，你可以使用R语言生成论文所需的图表，其中包括所有数学公式和方程式，并获得适合打印的最终成果。 虽然R语言是众所周知的通用编程语言，但R语言的一些软件包特别适合于机器学习和 AI，比如 RODBC、Gmodels、Class 和 Tm。这些软件包简化了机器学习的算法实现，尤其是面向业务的问题。 虽然 Python 非常简单直观，相比之下 R 语言则需要一定的数学背景，但 R 语言的专业功能性更强一些。如果你的数学底子非常好，那么就应该考虑使用 R 语言，可能刚开始你不一定会觉得它是一种完美的语言，但最终你会发现 R 语言的魅力，并享受 R 语言的编程乐趣。如果你在学习 R 语言的过程中遇到困难，则应该好好学习数学。

Lisp

Lisp 自 1958 年问世以来，就一直默默无名，但它一直是 AI 和机器学习的主流语言。Lisp 的作者是 AI 之父 John McCarthy，多年来他一直在使用这门语言。  Lisp 具有许多优势，使其非常适合于 AI。首先，它非常适合原型制作。而且你可以利用 Lisp 轻松动态地创建新对象。除此之外，Lisp 的自动垃圾收集功能可以确保一切正常运行。 Lisp 的开发过程中，最著名的功能就是能够交互式地计算表达式，并且可以在程序运行的过程中重新编译函数。这些功能非常实用，以至于很多后起的编程语言都模仿了 Lisp 的这些功能。但是，Lisp 才是原创。

Prolog

Prolog 是一种灵活而强大的编程语言，常用于机器学习和 AI。Prolog 的优势在于以下方面的高效：模式匹配、基于树的数据结构以及自动回溯。Prolog 最受欢迎的用途之一在医学领域，同时也广泛用于 AI 行业。 Prolog 是一种非常优秀的补充语言。对于医学专家和 AI 专家来说，这是一项很好的“附加”技术。你只需要掌握 Prolog 的某些基础知识，就足以提高自己在市场上的身价。

Java

Java 是最普遍的编程语言之一，而且在众多领域中得到广泛采用。但是，Java也很适合 AI，因为它的优势与 AI 的搜索算法、人工神经网络以及基因编程相吻合。 由于易用性和易于调试的特性，Java 提供了一个灵活的工作环境，可以让 AI 编程更加轻松。Java 的打包服务和图形表示形式还可以帮助大型项目创建更简单的工作流程。如果图形界面对于你的项目成败非常关键，则 Java 是不二之选。

总结

虽然本文无法详尽地列举市场上流行的所有编程语言，但是希望可以帮助你将选择范围缩小到几个具有不同特征的编程语言。选择适合自己的语言可能是一个非常艰难的决定，但是你会发现这五种语言提供了成功进入 AI 和机器学习领域所需的灵活性和选择范围。 此外，这些语言非常流行且很常见，所以如果你到困难，可以迅速获得许多帮助。无论你的编程水平如何，都可以获得专家的帮助。 最后，你应该选择一门符合自己的兴趣和目标的编程语言。所以，首先你应该研究自己感兴趣的 AI 和机器学习领域，以及这些领域中最常用的编程类型。了解你需要选择哪种编程语言才能顺利地完成自己的项目，同时还能够发挥自己的专业和技术优势，并实现自己的目标和梦想。 说到底，与掌握哪种编程语言相比，更重要的是如何完成自己的项目，并取得成功。在掌握了几种主流语言后，你就可以顺利地找到灵活的方法，创建伟大的项目。

责任编辑：lq