AI(人工智能技术)为程序运行开发者开辟了新的升级概率。根据深度学习或深度神经网络的应用，您可以转换为更强的客户环境变量、人性化的设置和建议，或者集成更智能的搜索、视频和语音页面或智能辅助，或者所有其他方法来改进您的程序的运行。你甚至可以建立程序来观看、聆听和采取行动。

探索AI的深度应该学习和训练什么样的计算机语言？自然你要有一门语言，有很多优秀的深度学习和深度神经网络库。它还应该具有优秀的运行时特性，优秀的专用工具应用，以及众多程序员社区及其身心健康的应用包生态系统。这仍然留下许多非常好的选择。

以下是我为AI开发设计选择的五种最好的计算机语言。其中一些语言变得流行，而另一些似乎已经溜走。过几个月回家，你会发现这个排名已经变了。

1.Python第一，是Python。怎么可能是别的？是真的吗？虽然有关于Python的刺激性项目——空格字符，Python 2.x和Python 3.x的巨大差异，五个不同的打包系统软件以不同的方式去掉了它们——如果你已经做过AI工作，那么在某些情况下你基本上无疑会应用Python。

Python中可用的库基本上是其他语言无法比拟的。长期以来，NumPy越来越普遍。基本是张量运算的规范API。熊猫给Python带来了R强大灵活的数据信息框架。对于NLP，你已经尊重了NLTK和rapid SpaCy。对于深度学习，有经过测试的Scikit-learn。而说到深度学习和训练，所有的库(TensorFlow、PyTorch、Chainer、Apache MXNet、茶诺等。)是Python的第一个新项目。

如果你看过关于arXiv顶尖深度神经网络研究的文章，基本可以找到Python的源代码。然后是Python生态系统的另一部分。虽然IPython已经成为了Jupyter笔记本，Python是管理中心，但是你还是会发现绝大多数Jupyter笔记本客户以及他们的大部分笔记本电脑在线共享资源都是使用Python的。

没有绕过。Python是人工智能技术科学研究的前沿语言。它是你能找到最深层次学习和最深层次神经网络架构的语言，也是人工智能技术行业几乎任何人都会说的语言。正因为如此，虽然你的创造者每天至少诅咒一次空白页问题，但Python仍然是人工智能技术的第一种计算机语言。

2.Java系列产品JVM系列产品语言(Java、Scala、Kotlin、Clojure等。)也是AI软件开发的绝佳选择。无论是自然语言理解解(CoreNLP)、张量计算(ND4J)还是详细的GPU加速深度神经网络栈(DL4J)，都可以应用很多库来管理方法生产线的每一部分。此外，还可以轻松浏览Apache Spark、Apache Hadoop等数据管理平台。

Java是大多数公司的通用语言，Java 8和Java 9中显示了新的语言构造。写Java代码并不是很多人还记得的可恨的感觉。用Java写人工智能技术程序会比较枯燥，但是可以工作，可以使用目前所有的Java系统架构进行开发、设计、部署和监控。

3.C/C在开发设计AI程序运行的时候，C/C不太可能是你的首选，但是如果你是在嵌入式工作环境中，负担不起Javavm虚拟机或者Python编译器的成本，那么C/C就是应对之策。如果你要从系统软件中提取最后的特征，你需要回到全世界恐怖的人手里。

好在当代C/C可以很好写(诚信！)。你可以选择一些方法。可以使用CUDA等库编写自己的代码，可以立即在GPU上运行，也可以使用TensorFlow或Caffe获得高级API的灵活访问限制。后者还允许您导入大数据工程师将在Python中构建的实体模型，然后在制造环境中以C/C呈现的全速运行它们。

关注Rust来年在室内空间会做什么。结合C/C的速度类别和数据信息的安全系数，Rust是在不容易造成安全系数问题的情况下完成制造特性的最佳选择。而且TensorFlow协会已经在用了。

4.JavaScriptJavaScript？原因是什么？然后，Google最近发布了TensorFlow.js，这是一个WebGL加速库，允许你在Web浏览器中训练和操作深度学习实体模型。它还包括Keras API及其加载和应用在基本张量流中训练的实体模型的功能。这会吸引很多开发者涌入AI行业。虽然JavaScript对深度学习库的访问限制与这里列出的其他语言不同，但是快速开发人员会在自己的网页上添加神经网络，基本上和添加React组件或者CSS特性是一样的。另外，赋权和恐吓。

TensorFlow.js还处于起步阶段。目前在电脑浏览器工作，不在Node.js，还没有完成详细的TensorFlow API。不过我预计到2019年底，这两个问题基本解决，之后不久就会进行AI的JavaScript入侵。

5.RR在前五名中垫底，有下降趋势。r是大数据工程师最喜欢的语言。但是，其他程发现，R在第一次遇到它的时候就感到有些疑惑，因为它选择了数据和信息架构作为管理中心。如果你有一群专业的R开发人员，应用TensorFlow、Keras或者H2O进行科研，将原型绘制和实验融为一体更有意义，但我不想以制造为主要目的强烈推荐R。

其他人工智能编程选项

自然，Python、Java、C/C、JavaScript、R并不是AI编程唯一可以使用的语言。让我们来看看这三种计算机语言。他们没有上上下下进入前五。

LUA两年前，Lua在人工智能技术行业处于领先水平。Lua是深度神经网络开发和设计中最流行的语言之一，这取决于Torch架构。你还是会在GitHub上遇到很多历史时间的深度学习和训练工作，其中实体模型是根据Lua/Torch定义的。我觉得认识Lua是个不错的主意，为了做科研，查询你以前的工作。但是随着TensorFlow和PyTorch的出现，Lua的应用已经大大减少。