洞見未來：
AI(人工智能)為應用系統程序設計開發工作人員打開了中國一個企業充滿可能性的世界。 通過學生利用機器學習或深度合作學習，您可以生成更好的用戶畫像、個性特征和適當推薦，或者包含更智能的搜索、語音接口或智能技術輔助，或者以其他方式不斷改進您的應用研究程序。 您甚至我們可以有效構建能看、會聽並響應的應用分析程序。
你應該學習哪種編程語言來探索AI的深度? 當然，你需要一種語言，有許多好的機器學習和深度學習庫。 它還應該具有良好的運行時性能、良好的工具支持、大型程序員社區和健康的支持包生態系統。 這仍然可以留下許多好的選擇。
全港首個相關的全日制公開大學 課程，專門教授電子、物理機械及化學微生物三大範疇的檢測認證知識。為切合行業的需要，課程特意在今年初落成的公大銀禧學院10樓全層，設立多間配備先進、參照國際標準運作的實驗室，部分設施更是本港少有供給大學本科學生的培訓場地。
以下是我對人工進行智能技術開發的五種最佳編程語言的選擇，以及三項榮譽提及。 其中存在一些學生語言發展正在不斷崛起，而其他語言似乎正在下滑。 幾個月後回來，沒准你可能會發現通過這些企業排名發生了巨大變化。
那么，應該可以選擇哪種編程語言能力進行研究機器學習或深度合作學習活動項目? 給你推薦五種最佳的編程語言選擇。
一、AI編程首選
1.Python
第一名是Python。 怎么可能是別的事，真的? 雖然Python有一些瘋狂的事情——空間、Python2.x和Python3.x以及五種不同的封裝系統之間的巨大分裂，但它們都沒有問題——如果您正在處理它，您幾乎肯定會使用Python。 在某個時刻
在其他語言中提供的Python庫幾乎是無與倫比的。 NumPy的已經變得如此普遍，這幾乎是一個標准的API張量操作，而將R熊貓強大和靈活的數據幀成Python。對於自然語言處理(NLP)，你尊重NLTK和極快的SpaCy。對於機器學習，有Scikit學習實戰檢驗。當涉及到深層的學習，目前所有的庫(TensorFlow，PyTorch，Chainer，阿帕奇MXNet，Theano等)是有效的Python重點。
如果您現在正在進行閱讀一些關於arXiv的尖端技術深度合作學習方法研究，那么我們幾乎沒有可以通過肯定您會在Python中找到源代碼。 然後是Python生態環境系統的其他企業部分。雖然IPython已成為Jupyter Notebook，而不是以Python為中心，但您仍會不斷發現我國大多數Jupyter Notebook用戶信息以及對於大多數學生在線數據共享的筆記本都使用Python。
不能繞過去。 Python是人工智能研究的前沿語言，是你能找到最多機器學習和深度學習框架的語言，也是AI世界幾乎每個人都會說的話.. 由於這些原因，Python是ai編程語言中的第一個，盡管您的編碼作者每天至少處理一次空白問題。
2.Java和他的朋友們
JVM家族企業系列設計語言(Java，Scala，Kotlin，Clojure等)也是AI應用系統程序進行開發的絕佳方式選擇。 無論是對於自然發展語言信息處理(CoreNLP)、張量操作(ND4J)還是一個完整的GPU加速經濟深度合作學習堆棧(DL4J)，您都可以通過使用資源豐富的庫來管理公司所有重要部分。此外，您還可以更加輕松訪問Apache Spark和Apache Hadoop等大數據分析平台。
Java是大多數企業的通用語言，在Java8和Java9中提供了新的語言結構，在我們許多人的記憶中，編寫Java代碼並不是一種可惡的體驗。 用Java編寫AI應用程序可能很無聊，但它可以完成這項工作-您可以使用所有現有的Java基礎設施開發、部署和監視。
3. C/C++
在開發AI應用程序時，C/C不太可能是您的首選，但如果您在嵌入式環境中工作，並且無法負擔Java虛擬機或Python解釋器，則C/C是解決方案。 當你需要從系統中獲得最後一點性能時，你需要回到可怕的指針世界。
值得我們慶幸的是，現代的C/C++寫起來雖然還是很愉快的(誠實之言!)。 具體分析方法你是有的學生選擇的——您可以進行深入學習了解一個堆棧底部，使用CUDA等庫來編寫直接在GPU上運行的代碼，也可以通過使用TensorFlow或Caffe來訪問應用靈活的高級API。 後者還允許您導入相關數據管理科學家研究可能需要使用Python構建的模型，然後以C/C++提供的所有發展速度以及在生產中系統運行過程中它們。
要知道鏽病在未來一年在這方面做了什么。 將C/C的速度和類型與數據安全相結合是在不產生安全問題的情況下實現生產性能的一個極好的選擇。 對於Rust，TensorFlow綁定已經可用。
4.JavaScript
Java腳本? 你到底是什么意思? 冷靜下來，聽我說——穀歌最近發布了TensorFlow.js，這是一個WebGL加速庫，允許您在Web瀏覽器中訓練和運行機器學習模型。 它還包括KerasAPI以及加載和使用在常規TensorFlow中訓練的模型的能力。 這可能會吸引大量的開發人員湧入AI領域。 雖然Java腳本目前沒有與這裏列出的其他語言相同的機器學習庫訪問，但開發人員很快就會將神經網絡添加到他們的網頁中，幾乎與添加React組件或CSS屬性相同。 賦予權力是可怕的。
TensorFlow.js仍處於發展早期教育階段。 目前它在瀏覽器中有用，但在Node.js中不起作用。 它還可以沒有能夠實現一個完整的TensorFlow API。 但是，我預計這兩個方面問題我們將在2018年底開始之前需要得到有效解決，此後不久JavaScript將對我國人工智能技術進行網絡入侵。
5.R
入R底部前五且趨勢下行.. R是數據科學家最喜歡的語言。 然而，由於其以數據幀為中心的方法，其他程序員在第一次遇到R時會發現R有點混亂，如果您有一個專門的R開發人員團隊，那么使用與TensorFlow、Keras或H2O的集成進行研究、原型設計和實驗是有意義的，但是由於性能和操作問題，我不願意推薦R用於生產。 雖然您可以編寫高性能的R代碼，可以部署在生產服務器上，但使用R樣機並使用Java或Python重寫它幾乎肯定更容易。
二、其它AI編程
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當然，Python和Java中，C / C ++，JavaScript和R不是可以使用的AI編程的唯一語言。讓我們看看是不是完全進入我們的五大其他三種編程語言 - 兩個豎起，下降。
1.Lua
幾年前，Lua在人工進行智能技術領域發展處於世界領先戰略地位。 使用Torch框架，Lua是最流行的深度合作學習資源開發學生語言能力之一，你仍然會在GitHub上遇到問題很多社會曆史文化深度不斷學習管理工作，用Lua/Torch定義網絡模型。 我認為，為了我們研究和查看人們對於以前的工作，熟悉Lua是個好主意。 但隨著TensorFlow和PyTorch這樣的框架的到來，Lua的使用已大幅減少。
2.Julia
朱莉婭是一種高性能的編程語言，專注於數值計算，這使得它非常適合“數學繁重”的人工智能世界。 雖然現在不太受歡迎的語言選擇，但像TensorFlow.jl和Mocha這樣的容器(Caffe影響)提供了良好的深度學習支持。 如果你不介意還沒有一個巨大的生態系統，那么從它專注於使高性能計算變得簡單和快速是一個很好的選擇。
3.Swift
因為我們要啟動它，LLVM編譯器的創造者和編程語言Swift的克裏斯·拉特納宣布TensorFlow推出雨燕，該項目承諾與易用性和靜態類型的速度編譯語言被Python的組合檢查提供。作為獎勵，斯威夫特TensorFlow也可以導入Python庫(如NumPy的)和斯威夫特代碼中使用它們，就像任何其他的庫，等等。
現在，Swift for Tensorflow目前我國處於研究開發的早期發展階段，但是我們能夠進行編寫現代設計編程語言結構並獲得中國速度和安全性的編譯時保證，確實是這樣一個誘人的前景。 即使你還沒出去工作學習Swift，我也建議你留意這個企業項目。
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