KCL人工智能专业留学生需要学习哪些编程语言?

人工智能极大地影响着人们的生活，它越来越多地出现在我们的日常活动中。这些活动包括使用智能设备、数字语音助手和旅行辅助工具，以及在线银行或接收有关电影租赁的个性化推荐等活动。

与此同时，人工智能越来越依赖于利用广泛可用的(通常非常大)数据集，这些数据集对决策过程的数据输入以及这些过程的结果之间的关系进行编码，以便人工智能应用程序可以在各种领域增强人类决策日常任务(例如推荐系统)和专门任务。本文就讲述了人们想要学好人工智能这门课程需要学习哪些编程语言。

1.Python语言

Python 是机器学习(与人工智能相关)领域使用最广泛的语言。Python 在人工智能发展中受欢迎的主要原因之一是，它是作为一种强大的数据分析工具开发的，而且在大数据领域很受欢迎。

Python 在现代技术中一直名列前茅，最重要的原因是人工智能框架是专门为 Python 语言创建的。其中最受欢迎的是 TensorFlow，它是一个专为机器学习设计的开源库，可用于深度神经网络的训练和推理。其他专注于人工智能的框架包括

scikit-learn - 用于训练机器学习模型。

PyTorch - 用于视觉处理和自然语言处理。

Keras - 用作复杂数学计算的代码接口。

Theano - 用于定义、优化和评估数学表达式的库。

Python 也是最简单的学习和使用语言之一。

2.Lisp语言

Lisp 自 20 世纪 60 年代问世以来，一直被广泛应用于自然语言、定理证明和人工智能问题解决等科学研究领域。Lisp 最初是作为一种实用的程序数学符号而开发的，但随着时间的推移，它已成为人工智能程序员的首选。

3.Java语言

毋庸置疑，Java 是一种重要的人工智能语言。原因之一是这种语言在开发移动应用程序方面很受欢迎。由于许多移动应用程序都使用人工智能，因此 Java 非常适合。

Java 可与 TensorFlow 以及其他专为人工智能设计的库和框架配合使用：

Deep Java Library - 亚马逊创建的一个用于构建深度学习能力的库。

Kubeflow - 允许在 Kubernetes 上部署和管理机器学习堆栈。

OpenNLP - 用于处理自然语言的机器学习工具。

Java 机器学习库 - 提供大量机器学习算法。

Neuroph - 允许用户设计神经网络。

Java 还具有简化调试、提供图形化数据表示的用户友好语法以及 WORA 和面向对象模式相结合等优势。

4.C++语言

C++ 是另一种存在已久的语言，但它仍然是开发人工智能应用程序的不二之选。部分原因是该语言具有高度灵活性，可用于资源密集型应用程序。C++ 是一种低级语言，可以更好地处理生产中的人工智能模型。虽然 C++ 可能不是人工智能工程师的最佳选择，但许多深度学习和机器学习库都是用 C++ 编写的这一事实不容忽视。因为 C++ 可将用户代码转换为机器可读代码，功能强大且效率极高。

由于 C++ 将用户代码转换为机器可读代码，因此它的效率和性能令人难以置信。

AI语音识别实现。

深度学习库 – 例如 MapReduce、mlpack 和 MongoDB。

C++ Builder – 快速应用程序开发环境。

5.R语言

R 可能不是人工智能的理想语言，但它在处理超大型数字方面表现出色，因此在很大程度上优于 Python。函数式编程、矢量计算和面向对象函数的引入使 R 语言成为一种真正有前途的人工智能语言。

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