就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在编写多种语言的人工智能项目，但没有完美的编程语言可以完全配备人工智能项目。
编程语言的选择通常取决于人工智能应用程序的所需功能。关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止过，所以今天特斯拉超级计算网络比较了五种人工智能项目中最常用的编程语言，并列出了它们的优缺点。让我们来看看！
五种人工智能流行编程语言的比较，只要你学一个就绝对没有损失！
蟒蛇
由于其语法，简单性和多功能性，Python已成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。 Python最令人兴奋的地方之一是可移植性，可以在Linux，Windows，Mac OS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式，解释型，模块化，动态，便携和高级代码。
此外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，程序和函数编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。
优点
Python有各种各样的库和工具。
支持算法测试而无需实现它们。
Python的面向对象设计提高了程序员的工作效率。
与Java和C ++相比，Python的开发速度更快。
坏处
习惯于使用Python编写人工智能程序的程序员很难适应其他语言的语法。
与C ++和Java不同，Python需要在解释器的帮助下工作，这会降低AI开发中的编译和执行速度。
不适合移动计算。
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C ++
优点
C ++是最快的计算机语言。如果您的人工智能项目对时间特别敏感，那么C ++是一个不错的选择。它提供了更快的执行时间和更快的响应时间（这就是它经常用于搜索引擎的原因）。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。另一个重要因素是C ++支持在开发中重用代码。
C ++适用于机器学习和神经网络。
坏处
糟糕的多任务处理； C ++仅用于特定系统或算法的核心或基础。
它遵循自下而上的方法，因此非常复杂。
另外，如果你想成为一名优秀且有能力的程序员，事实上，作为开发人员或编程学习者，拥有学习氛围和沟通圈子尤为重要！在这里我想推荐一个C语言c +交换Q组7-4-1-8-1-8-6-5-2，无论你是大牛还是小白，大家一起成长。五种人工智能流行编程语言的比较，只要你学一个就绝对没有损失！
Java的
Java也是一种多范式语言，遵循面向对象原则和一次写入/随处运行（WORA）的原则。它是一种AI编程语言，可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，Java是常用的语言之一，它不仅适用于NLP和搜索算法，而且适用于神经网络。
口齿不清
优点
Lisp是一种计算机编程语言，是继Fortran之后的第二种旧编程语言。随着时间的推移，LISP已经发展成为一种强大的动态编码语言。
有些人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp可以实现快速原型设计和实验，因为它具有灵活性，从而促进了Lisp在AI开发中的发展。例如，Lisp有一个独特的宏系统，可以帮助开发和实现不同的智能水平。
与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决特定问题方面更有效，因为它符合开发人员编写解决方案的需求，是感应逻辑项目和机器学习的理想选择。
坏处
很少有开发人员熟悉Lisp编程。
作为一种较旧的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件以适应其使用。
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序言
Prolog也是一种旧的编程语言（也许有些合作伙伴没有触及它）。像Lisp一样，它也是人工智能项目开发的通用语言。它具有灵活的框架机制，这是一种基于规则和声明的语言，包括确定人工智能编码语言的事实和规则。
Prolog支持基本机制，例如模式匹配，基于树的数据结构以及用于人工智能编程的自动回溯。除了广泛用于人工智能项目之外，Prolog还用于创建医疗系统。
这五种编程语言，在人工智能时代学习一门不会赔钱！您在评论区域还有哪些其他想法？
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