從自動駕駛汽車到虛擬助手，人工智能正在改變我們所知的世界。但如何創建人工智能應用程序呢？要掌握人工智能開發，首先必須具備專門爲機器學習和數據科學設計的編程語言的紮實基礎。

本博客將探討您應該學習的 5 大 AI 開發編程語言，以及它們爲何對於構建尖端 AI 應用程序至關重要。無論您是初學者還是經驗豐富的開發人員，本指南都將幫助您充分發揮 AI 開發的潛力。

什麼是人工智能？

人工智能 (AI) 是指開發能夠執行通常需要人類智能的任務的計算機系統，例如視覺感知、語音識別、決策和自然語言處理。

人工智能是通過使用算法、數學模型和統計技術實現的，這些技術使機器能夠從數據輸入中學習並做出預測或決策。

如何製作人工智能應用程序？

人工智能通過引入新的複雜工具徹底改變了解決問題的方式。然而，人工智能並不是解決所有編程難題的萬能解決方案——開發人工智能驅動的程序需要仔細規劃和考慮。

構建 AI 應用程序的第一步是定義問題並確定期望的結果。這將指導您選擇合適的以 AI 爲中心的解決方案，例如用於數據處理的機器學習 (ML) 或用於從數字圖像和視頻中提取有意義信息的計算機視覺 (CV)。

使用人工智能算法處理的數據的質量和數量也至關重要。人工智能算法功能強大，但需要高質量的數據才能產生預期的結果。確保根據項目的具體要求檢查、清理和組織數據至關重要。

人工智能有很多應用，選擇最佳編程語言取決於項目的要求。不同的編程語言擅長特定的人工智能相關任務，因此選擇合適的語言取決於特定應用中需要實現的目標。

您選擇的編程語言會影響：● 編寫 AI 應用程序的難易程度。● 您可以使用的工具、庫和框架的範圍。● 文檔和社區支持的可用性。

用於人工智能開發的五大編程語言：

人工智能領域排名前五的編程語言分別是 Python、C++、R、MATLAB 和 Java。然而，在深入研究每種語言之前，重要的是要考慮先學習哪種語言。

總體而言，Python 因其用戶友好性、多功能性和豐富的機器學習庫而被視爲初學者的理想起點。掌握 Python 後，下一步學習哪種語言的選擇應基於個人的職業抱負。

Python

Python 無疑是最常用的 AI 開發語言。它擁有大量專用於機器學習和數據科學的庫和工具集，是新手的絕佳選擇。Python 簡單易學，語法易讀。它的吸引力源於它在 Web 開發、數據分析和科學計算方面的適應性。

Python 在人工智能研究中的受歡迎程度得到了證實：根據 2021 年 Kaggle 的研究，它是數據科學家中最受歡迎的編程語言 - 此外，谷歌、Facebook 和微軟等公司都選擇 Python 進行人工智能開發。

用於 AI 開發的 Python 庫：

Python 有許多專門爲 AI 開發設計的庫和工具。一些流行的庫包括：

● TensorFlow 是一個用於跨各種任務的數據流和可微分編程的開源軟件庫。它是一個用於構建和訓練機器學習模型的流行庫。

● Keras：Keras 是一個基於 Python 的高級神經網絡 API，可以在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上運行。它專爲快速進行深度神經網絡實驗而設計。

● Scikit-learn：Scikit-learn 是一個免費的機器學習 Python 編程語言庫，提供一系列分類和聚類算法，包括但不限於支持向量機、隨機森林和 k-means。

● PyTorch：PyTorch 是一個基於 Torch 庫的開源 AI 學習庫，可應用於自然語言處理、計算機視覺等多個領域。

R

R 是一種用於統計計算和圖形的計算機語言和環境。它在數據分析和機器學習應用中很受歡迎。R 提供了廣泛的統計和圖形方法以及大量機器學習和數據分析包，例如 Caret、MLR 和 Tidymodels。R 的優勢在於統計分析，這使其非常適合數據密集型 AI 應用程序。

它具有多種統計模型，例如線性和非線性迴歸、時間序列分析和生存分析。R 也是一種出色的數據可視化語言，可以輕鬆生成交互式圖表和圖，以可視化 AI 模型的結果。

由於 R 在人工智能開發中的地位，各種專門的軟件包和庫已被創建，包括深度學習軟件包 KerasR 和強化學習軟件包 Reinforcement Learning。

用於 AI 開發的 R 庫：

有幾種常用於 AI 開發的 R 庫。其中包括：

● caret：一個全面的機器學習庫，包括數據預處理、特徵選擇、模型調整和評估。 ● mlr：多種機器學習算法的高級接口，包括深度學習、支持向量機、隨機森林等。 ● mxnet：一個靈活高效的深度學習庫，支持分佈式訓練和多種編程語言。

Java

Java 是一種高性能編程語言，廣泛應用於人工智能研究等各個領域。Java 具有強大的面向對象編程功能和全面的庫支持，非常適合創建機器學習模型。

Java 用於構建聊天機器人、虛擬助手和語音識別系統等 AI 應用程序。AI 開發中使用的主要 Java 庫包括 Weka、Deeplearning4j 和 Mahout。

自然語言處理、圖片識別和音頻識別是使用 Java 的一些 AI 應用。Deeplearning4j、DL4J 和 Neuroph 是用於 AI 開發的主要 Java 庫。

用於 AI 開發的 Java 庫：

● Deeplearning4j，這是一個專門設計用於在 Java 虛擬機上運行的深度學習庫。它爲各種深度學習算法提供支持，包括卷積和循環神經網絡。 ● Weka 是另一個提供機器學習算法集合的庫。這些算法旨在執行數據挖掘活動，例如預處理、分類、聚類和迴歸等。 ● 最後，Apache Mahout 是一個機器學習庫，其中包括用於聚類、分類和協同過濾的算法，可用於創建在 Apache Hadoop 上運行的可擴展機器學習應用程序。

C++

C++ 是一種用於創建高性能系統的流行編程語言，AI 也不例外。由於其速度快、效率高、能夠處理大量數據集，它是構建 AI 應用程序的絕佳選擇。C++ 被廣泛用於開發計算機視覺和自然語言處理系統。

C++ 以其速度和性能而聞名，這使其成爲開發高性能 AI 系統的理想語言。它是創建需要大量計算和處理能力的應用程序（例如計算機視覺和機器人技術）的熱門選擇。

C++ 是一種高級語言，這意味着它比彙編等低級語言更接近人類語言，而且更易於讀寫。它廣泛用於操作系統、設備驅動程序和其他系統軟件的開發。它還用於開發大型軟件應用程序，例如視頻遊戲、金融系統和科學模擬。

C++ 是一種不斷髮展的編程語言，最近該語言取得了一些進展。C++ 標準的下一個版本 C++23 目前正在開發中，預計將引入一些新功能，包括對模塊和協程的改進。

用於 AI 開發的 C++ 庫：

有許多廣泛使用的 C++ 庫可用於 AI 開發。這些包括：

● TensorFlow，谷歌開發的開源機器學習庫，廣泛用於構建神經網絡和其他人工智能應用程序。

● Caffe 是另一個 C++ 深度學習框架，有助於開發高效、富有表現力的 AI 模型，尤其是對於計算機視覺和圖像識別任務。

● Shark 也是一個高度適應性的機器學習 C++ 庫，它爲基於核的學習、線性和非線性優化以及神經網絡提供了各種算法。

MATLAB

MATLAB 是一種高級編程語言和交互式環境，廣泛應用於工程、物理、數學和金融等各個領域。它是數值計算和數據分析的強大工具，能夠處理複雜的數學運算，例如矩陣運算、方程組求解和優化。

MATLAB 因其快速原型設計和測試算法的能力以及豐富的可視化功能而在工程和科學界尤其受歡迎。MATLAB 的優勢之一是其廣泛的內置函數和工具箱庫，使用戶能夠高效地執行各種任務，從信號處理和圖像分析到控制系統設計和財務建模。

此外，MATLAB 具有用戶友好的界面，可以輕鬆編寫和調試代碼以及​​可視化和分析數據。MATLAB 支持創建獨立應用程序以及與 C++ 和 Java 等其他語言的集成。

有趣的事實！

您是否知道，最初，吳恩達的機器學習課程是用 MATLAB 講授的？然而，在 2022 年，當 Andrew 和他在 DeepLearning.AI 和斯坦福大學的團隊更新機器學習專業課程時，他們通過過渡到 Python 取得了重大進展。

建議你不要嘗試同時學習兩種語言。相反，首先要精通 Python。一旦你對 Python 的掌握達到一定水平，你就可以根據自己的職業目標拓寬視野。

不要使用這些編程語言！

雖然沒有特定的編程語言可以被標記爲對人工智能“不利”，但有些語言可能不太適合某些人工智能任務。

● 例如，C 和 Assembly 等低級語言可能不是開發 AI 應用程序的最佳選擇，因爲它們很複雜，並且缺乏對 AI 中常用的高級抽象的內置支持。● PHP 和 Ruby 等主要用於 Web 開發的語言可能不太適合 AI 任務，因爲它們缺乏專門爲 AI 設計的強大庫和工具。● Fortran 主要受到科學家和工程師的青睞，但它的學習難度較大，並且缺乏大量用戶友好的功能，導致開發具有挑戰性。

區塊鏈技術使用的編程語言

區塊鏈開發中使用了多種語言，例如

● Solidity、Rust 和 Go。Solidity 是以太坊區塊鏈上開發智能合約最流行的語言，而 Rust 和 Go 在構建區塊鏈基礎設施和去中心化應用程序方面越來越受歡迎。● 此外，還有一些利用編程語言和人工智能的特定區塊鏈開發框架和工具，例如 Hyperledger Fabric、Corda 和 TensorFlow。這些工具和框架使開發人員能夠創建具有增強安全性、可擴展性和性能的基於區塊鏈的應用程序。

有趣的事實！

Lisp 於 1958 年由 John McCarthy 發明，在人工智能 (AI) 研發領域有着悠久的使用歷史。事實上，Lisp 是最早用於 AI 的編程語言之一，通常被稱爲“AI 語言”。儘管 Lisp 已經存在多年，但它仍然是 AI 社區中一種流行的語言，至今仍被廣泛使用。

事實上，Lisp 是繼 FORTRAN 之後第二古老且仍在廣泛使用的高級編程語言。Lisp 的長壽和持續相關性證明了它的多功能性和強大功能，尤其是在人工智能領域。

結論：

選擇正確的編程語言對於 AI 開發至關重要，語言的選擇取決於 AI 應用程序的具體要求。Python 是 AI 開發中最流行的語言，其次是 R、Java、C++ 和 MATLAB。這些語言提供了用於構建和部署 AI 模型的強大庫和工具。及時瞭解 AI 編程語言的最新發展對於構建高效且負責任的 AI 應用程序也至關重要。

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