人工智慧領域設計到的技術也有很多，如：深度學習，NLP自然語言處理，影象處理，語音識別等利於，現在有好多程式語言可以進行人工智慧領域的相關開發，如：python,java，c++等語言，下面我從這幾個語言的相關技術進行分析

1.python

python語言的簡易小巧的特性相信好多人也體驗到了，python擁有完善的程式碼庫，可以從事各種業務需求的開發，python語言在人工智慧上的應用還是被炒的很火的。

python提供了好多人工智慧相關的庫，其中keras是基於python的一個深度學習的庫，他運用在高層神經網路上，他基於Tensorflow、Theano以及CNTK後端，它可以快速的實驗生成，能把你的idea快速生成結果。NLTK是基於python語言的自然語言處理包，在自然語言處理中最常用的一個python包。

2.java

java語言的功能很強大，應用場景也很廣泛，也因為他的跨平臺的機制讓他在程式語言中成為餃餃者，是世界上使用最多的程式語言。當然他在人工智慧相關開發領域也有好多優秀的程式碼庫。舉幾個例子，Encog 是基於java語言的深度學習框架，支援向量機(Support Vector Machines)，人工神經網路(Artificial Neural Networks)，基因程式設計(Genetic Programming)，貝葉斯網路(Bayesian Networks)，隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Models)和 遺傳演算法(Genetic Algorithms)等。openNLP是一個強大的用於自然語言處理的開發包，支援分詞、分句、詞性標註、命名實體識別、主塊分析、語法解析等。

3.C++

c++的最大的優勢應該就是執行效率高了，因為c++更接近於系統底層，不過c++的開發難度可想而知，國內能很好的應用c++的程式設計師不超過23%，由於人工智慧的效能要求高，所以人工智慧挽救了C++,有與不怎麼了解c++所以再次就不舉例子了。

第一非Python莫屬，最接近自然語言的語言、最好被封裝呼叫的語言。

其次JAVA。在程式設計師世界，目前JAVA是排名第一的語言。