01 Python
Python語法簡單，功能多樣，是開發人員最愛的AI開發程式語言之一。 對於開發人員來說，Python在機器學習上的應用非常令人高興，因為它比C ++和Java等語言簡單。 Python也是一種非常方便的語言，因為它可以在Linux，Windows，Mac OS和UNIX平台上使用。 Python也很受開發人員的歡迎，因為它允許開發人員創建互動式，可解釋式性，模組化，動態，可移植和高級的程式碼，這使得它比Java語言更獨特。
另外，Python是一種多範式程式語言，支援面向對象，面向過程和函數式程式設計風格。 由於它擁有簡單的函數庫和理想的結構，Python很適合神經網路和自然語言處理（NLP）解決方案的開發。
優勢
Python具有豐富多樣的函式庫和工具。
在不必實施的情況下進行演算法測試。
Python的物件導向設計提高了開發人員的工作效率。
與Java和C ++相比，Python在開發中運作速度更快。
缺點
習慣使用Python的開發人員在嘗試使用其他語言進行AI程式設計時，難以調整到使用完全不同的語法進行開發。
與C ++和Java不同，Python在解釋器的幫助下運行，在AI開發中這會使編譯和執行變的更慢。
不適合行動運算。
02 C++
優點
C ++是最快的電腦語言，它特別適用於對時間敏感的AI程式設計專案。 C ++能夠提供更快的執行時間和回應時間（這就是為什麼它經常用於搜尋引擎和遊戲）。 此外，C ++允許大規模的使用演算法，並且在使用統計AI技術方面非常有效率。另一個重要因素是由於繼承和資料隱藏，在開發中C ++支援重複使用程式碼，因此既省時又省錢。
C ++適用於機器學習和神經網路。
缺點
多工處理效果不佳; C ++僅適用於實作特定係統或演算法的核心或基礎。
C++遵循自下而上的方法，因此非常複雜。
03 Java
Java也是多範式語言，遵循物件導向的原則和一次編寫、到處運作（WORA）的原則。 Java是一種可在任何支援它的平台上運行的AI程式語言，而無需重新編譯。
除了AI開發，Java也是最常用的語言之一，相容了C和C ++中的大部分語法。 Java不僅適用於自然語言處理和搜尋演算法，也適用於神經網路。
04 LISP
優點：
Lisp是電腦程式語言家族中繼Fortran之後的第二種最古老的程式語言。 隨著時間的推移，LISP已經發展成為一門強大且動態的程式語言。
有些人認為Lisp是最好的AI程式語言，因為它為開發人員提供了自由。在AI開發中使用Lisp語言，因為它的靈活性使快速建模和實驗成為可能，這反過來又促進了Lisp在AI開發中的發展。例如，Lisp有一個獨特的宏觀系統，可以幫助探索和實現不同層次的智慧。
與大多數AI程式語言不同，Lisp在解決特定問題方面效率更高，因為它能夠適應開發人員編寫解決方案的需求。 Lisp非常適合於歸納邏輯專案和機器學習。
缺點：
很少有開發人員熟悉Lisp程式設計。
作為一種古老的程式語言，Lisp需要配置新的軟體和硬體以適應在當前環境下使用。
05 Prolog
Prolog也是最古老的程式語言之一，因此它也適用於AI的開發。 像Lisp一樣，它也是主要的AI程式語言。 Prolog的機制能夠發展出受開發人員歡迎的較為靈活的框架。 Prolog是一種基於規則和聲明的語言，這是因為它具有規定AI程式語言的事實和規則。
Prolog支援基本機制，如模式匹配，基於樹的資料結構以及AI程式設計所必需的自動回溯。除了廣泛應用於AI專案之外，Prolog也應用於創建醫療系統。
