如今，人们期望AI程序员掌握多种语言，因为它们是在跨学科环境中而不是在孤岛中工作。清单上列出了Python，R，Java，Lisp，Prolog，Julia等。
尽管当前这一代人更喜欢Python，但是前端开发人员必须了解JavaScript，Python和R才能用于机器学习应用程序。著名的组织了解R，Java，Nia和.Net并为AI，机器学习，聊天机器人，自动化系统等编写代码。但是，大型企业系统仍继续用Java编写。我的一个开发人员朋友在编写Siri之前的通信工具时使用了PHP。R，Matlab，Weka是机器学习和数据挖掘所必需的。
是的，没有一种“AI语言”可以被视为最佳编程语言。
因此，让我们讨论一些在全球AI项目中流行和使用的流行语言。
1)Python：
在AI，ML和数据分析的所有其他语言中，它排名第一。建议您在需要快速编码时使用。
Python是最受欢迎的选择，因为：
它具有出色的库生态系统。一些常用的库有SciKit-learn处理基本的ML算法，Pandas用于高级数据结构和分析，Keras和TensorFlow用于深度学习，Matplotlib用于可视化。今天，大多数AI工程师都使用Keras和TensorFlow。
对于AI开发人员而言，学习曲线要容易得多。
Python语言灵活，可以减少出错的可能性，程序员也可以将Python与其他语言结合使用。
由于python与平台无关，因此节省了用于在各种平台上进行测试的金钱和时间。它使整个平台变得简单便捷。
2)Lisp：
Lisp是开发人员在构建AI解决方案时解决归纳逻辑项目中问题的最喜欢的语言。除了Lisp，Prolog，Scheme之外，Haskell还适合进行基于逻辑的AI项目。
Lisp用于AI的原因如下：
支持符号编程。
不区分数据和代码，这使语言更加强大。
比其他编程语言可扩展。
Read-Eval-PrintLoop简化了交互式编程。
它具有调试，增量编译器等良好的环境。
3)Prolog：
Prolog具有独特的功能，例如模式匹配和自动回溯。此功能在AI开发中用于高级解决方案。它是一种逻辑编程语言，受到AI程序员的青睐。
Prolog程序包括：
关系的事实声明。
宣布有关关系的规则。
问题的表达。
因此，序言可以分析行为，陈述和条件陈述之间的关系，这对人工智能很有帮助。
4)Matlab：
建议在实现复杂的数学运算时使用Matlab。Matlab提供AI功能，例如Caffe和TensorFlow。它使您可以将AI集成到完整的工作流程中。在某种程度上，借助MATLAB，即使没有机器学习经验，您也可以开始使用AI。您可以使用应用程序并快速尝试其他方法。
C++：
AI工程师建议将其用于搜索引擎，计算机游戏，构建神经网络等项目，因为它有助于更快地执行复杂算法。由于C++由于继承和数据隐藏而支持程序的重用，因此节省了时间和成本。
建议使用C++，因为：
可以轻松找到复杂的AI问题的解决方案。
包含丰富的库函数和编程工具。
它支持面向对象的原理，可用于获得有组织的数据。
5)Java：
Java用于神经网络，可与搜索算法很好地配合使用。它可以用于较大的项目。
Java产生的一些好处包括：
易于使用
调试方便
包服务
数据的图形表示
更好的用户交互
带有Swing和StandardWidgetToolkit的复杂图形和界面
因此，每种语言都具有特定的功能和优点。