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1 # 一隻小橙子
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2 # 海綿科技館
人工智慧目前主流還是用的python語言和C/C++。
其實大家在網上搜索，都可以查得到，人工智慧用的是python語言。實際呢。人工智慧的底層邏輯都是用C/C++寫的。python只是負責來寫一些實現的邏輯。例如第一步是什麼、第二部是什麼等等。
人工智慧的核心演算法都是用C/C++寫的，因為是計算密集型，還需要非常精細的最佳化，還需要GPU，還需要專用硬體的介面之類的。而這些，只有C/C++可以做到。
而之所以用到python，是因為python的易上手和膠水語言的特性。C/C++需要一個其他語言到C/C++的掛跨語言介面，那麼基於python的特性，python是首選。
所以目前人工智慧程式設計主要的語言是C/C++，其次是python。
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3 # 急速馬力快de原始碼控
一個非常好的問題。Python在AI演算法領域是主流開發語言，Python語法靈活、功能強大、使用方便，尤其是隨著近幾年人工智慧深度學習快速發展，學習使用Python程式設計的程式設計師越來越多。
二，Python線上練習題庫HackerRank線上程式設計網站，名字起的很大氣，Hacker排行榜。其實裡面有很多針對初學者的程式設計練習題，覆蓋了不同難度和功能分類。
三，開發工具不僅Python語言好學，而且開發環境容易搭建，Jupyter Notebook和AI互相搭臺，共同助推Python繁榮了起來。
Jupyter Notebook是一個互動式筆記本，便於建立和共享程式文件，支援實時程式碼，數學方程，視覺化和 markdown。
四，安裝Jupyter Notebook以pip安裝為例：
1）安裝Python，建議Python3
2）安裝Jupyter和Notebook
pip install jupyterlabpip install notebookjupyter notebook3）啟動成功後，瀏覽器開啟頁面
http://localhost:8888/
不應該是什麼軟體，而是怎麼程式語言。
python
python語法簡潔有力，已成為開發人員最喜歡的AI程式語言之一。python在機器學習上比c或Java語言更體貼地照顧開發人員。
python是一種多正規化程式語言，它支援面向物件、基於程序和基於函式的三種程式設計風格。它還支援開發神經網路和NLP解決方案，提供方便的庫和簡潔的語法結構。
優點：
1、python擁有豐富多樣的庫和工具
2、演算法測試支援
3、面向python物件的設計提供了開發人員效率
與4、Java、c等相比，python的開發速度最快
缺點：
1 .在與其他語言混合的AI程式設計中習慣使用Python的開發人員可能很難滿足簡潔的語法。
與2、c和Java不同，Python是AI開發中編譯和執行速度減慢的解釋型語言。
3、移動計算不當
c
優點
世界上最快的計算機語言c提供最快的執行時間和響應時間，適用於耗時的AI程式設計專案，經常用於搜尋引擎和遊戲產品。c還允許廣泛使用演算法，在使用AI技術統計時效率很高。另一個重要因素是繼承和資料隱藏，c在開發時支援程式碼重用，從而節省了時間和成本。
適用於c機器學習和神經網路開發。
缺點
1、多工處理不太強；僅適用於實施特定系統或演算法的核心或基礎。
2，c遵循自下而上的方法，開發非常複雜。
Java
Java也是一種多正規化語言，它遵循面向物件開發和一次性寫入讀取、隨處執行(WORA)的原則。它也是一種AI程式語言，可以在任何支援Java的平臺上執行，無需重新編譯。
Java是最常用的語言之一，而不僅僅是AI開發領域。從c和c派生出很多語法。Java不僅適用於NLP和搜尋演算法，還適用於神經網路。
Lisp
優點
Lisp是繼fortran之後計算機程式語言系列中第二古老的程式語言。隨著時間的推移，LISP發展成了強大、動態的編碼語言。
有些人認為Lisp是為開發者提供最大自由的最佳AI程式語言。使用Lisp作為人工智慧具有靈活性，因此可以快速設計和實驗原型，進而促進Lisp在AI開發中的發展。例如，Lisp具有獨特的微系統，用於發現和實現不同級別的智慧。與大多數AI語言不同，Lisp在解決特定問題方面效率更高，並接受開發人員編寫的解決方案的整體要求。也適用於總結邏輯專案和機器學習。
缺點
很少開發人員熟悉Lisp程式設計。
作為一種復古的程式語言，Lisp需要根據用途配置新的軟體和硬體。
prolog
prolog也是古代的程式語言之一，也適用於程式設計AI的開發。與Lisp類似，它是人工智慧的主要開發語言，具有開發人員首選的靈活框架的獨特機制。Prolog是基於規則的和宣告語言，包含規定人工智慧語言編碼的事實和規則。
prolog支援人工智慧的基本機制，如模式匹配、基於樹的數字結構和AI程式設計所需的自動回溯機制。
Prolog除了AI專案外，還廣泛用於醫療軟體系統的構建。