人工智能语言有哪些？是LISP；Prolog；Smalltalk；C++的。关于人工智能语言有哪些以及人工智能语言有哪些语言，人工智能语言有哪些特点，人工智能语言有哪些种类，人工智能语言有什么，什么语言属于人工智能语言等问题，小编将为你整理以下的知识答案：

人工智能语言有哪些

　　是LISP；Prolog；Smalltalk；C++的。

　　典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。

人工智能开发的5种编程语言

01、Python

　　第一名毫无疑问是 Python。

　　尽管 Python 有些特性令人不爽（whitespace、Python 2.x 和 Python 3.x 之间的巨大差异、五种不同的包机制都在不同程度上有缺陷）

　　但如果你正在从事 AI 工作，你几乎肯定会在某些时候用到 Python。

　　Python 中可用库的数量是其他语言所无法企及的。

　　NumPy 已经变得如此普遍，以至于几乎成为了张量运算的标准 API，Pandas 将 R 的强大而灵活的数据帧带入 Python。

　　对于自然语言处理（NLP），您可以使用久负盛名的 NLTK 和快如闪电的 SpaCy。

　　对于机器学习，有经过实战检验的 Scikit-learn。

　　当谈到深度学习时，

　　当前所有的库（TensorFlow，PyTorch，Chainer，Apache MXNet，Theano 等）都是在 Python 上首先实现的项目。

　　(在LiveEdu上，一位德国的AI开发者教大家如何使用Python开发两个简单的机器学习模型）

　　Python 是人工智能研究的前沿语言，这是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言，也是 AI 研究者几乎都掌握的语言。

02、JAVA 和相关语言

　　JVM 系列语言（Java，Scala，Kotlin，Clojure 等）也是 AI 应用开发的绝佳选择。

　　无论是自然语言处理（CoreNLP）、张量运算（ND4J）还是完整的 GPU 加速深度学习堆栈（DL4J），

　　您都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。

　　另外，您还可以轻松访问 Apache Spark 和 Apache Hadoop 等大数据平台。

　　Java 是大多数企业的通用语言，

　　在 Java 8 和 Java 9 中提供了新的语言结构，这使得编写 Java 代码的体验不再像我们过去所记得的那样糟糕。

　　使用 Java 编写人工智能应用可能会让人觉得有一点点枯燥，但它确实能完成工作，并且您可以使用所有现成的 Java 基础架构来开发、部署和监视。

03、C/C++

　　在开发 AI 应用时，C / C ++ 不太可能成为您的首选，

　　但如果您在嵌入式环境中工作，并且无法承受 Java 虚拟机或 Python 解释器的开销，那么 C / C ++ 就是最好的解决方案。

　　当你需要榨干系统的每一滴性能时，你就得面对可怕的指针世界。

　　幸运的是，现代 C / C ++ 写起来体验还不错（实话实说！）。

　　您可以从下列方法中选择一个最适合的：

　　您可以一头扎进堆栈底部，使用 CUDA 等库来编写自己的代码，这些代码将直接在 GPU 上运行；

　　您也可以使用 TensorFlow 或 Caffe 以访问灵活的高级 API。

　　后者还允许您导入数据科学家用 Python 写的模型，然后以 C / C ++ 级别的速度在生产环境中运行它们。

　　在未来一年中，请密切留意 Rust 在 AI 领域的一些动作。

　　结合 C / C ++ 级别的速度与类型和数据安全性，Rust 是实现产品级性能却不会造成安全问题的最佳选择。

　　并且它现在已经可以与 TensorFlow 绑定了。

04、Java

　　其实，谷歌最近发布了 TensorFlow.js，这是一个 WebGL 加速库，允许您在 Web 浏览器中训练和运行机器学习模型。

　　它还包括 Keras API 以及加载和使用在常规 TensorFlow 中训练过的模型的功能。

　　这可能会吸引大量的 JS 开发者涌入 AI 领域。

　　虽然 Java 目前能够访问的机器学习库与其他语言相比有所局限，但在不久的将来，开发者在网页中添加神经网络就和添加 React 组件或 CSS 属性一样简单。

05、R语言

　　R 在这份榜单中排名最末，并且看上去将会越来越没落。

　　R 是数据科学家喜欢的语言。

　　但是，其他程序员在第一次接触 R 时会感到有些困惑，因为它采用了以数据帧为中心的方法。

　　如果您有一组专门的 R 开发者，那么将 R 与 TensorFlow、Keras 或 H2O 搭配使用，进行研究、原型设计和实验是有意义的。

　　但基于性能和操作方面的考虑，我不愿意推荐将 R 用于生产。

　　虽然您可以写出能在生产服务器上部署的高性能 R 代码，但将这种用 R 语言编写的原型重新编码为 Java 或 Python 肯定会更容易。

　　人工智能，火的不能再火的词了，想要驾驭他还需要不断的磨练，语言是与人工智能对话的基本条件，

人工智能是用什么语言编写的？

　　人工智能用的比较多的语言有：Python、JAVA 和相关语言、C/C++、JavaScript、R语言。

　　从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

　　需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

　　需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

　　有的还会需要了解域名比如com、top等等。