最佳AI编程语言：Python，R，Julia和More' data-gatsby-head =' true”/> Christopher Nolan 发布： 2025-02-08 08:27:12 原创 553 人浏览过

>本文探讨了人工智能（AI）开发的最佳编程语言，突出了它们的优势和缺点。 它强调的是，理想的选择取决于项目需求，绩效需求和开发人员专业知识。

钥匙要点：

Python的最高用途，广泛的图书馆（例如Tensorflow和Keras）以及大量的社区支持，使其非常适合初学者。

r在统计分析中脱颖而出，而朱莉娅则在高性能数值计算中发挥作用。
c和java仍然与关键性能应用相关，但新的语言提供了引人注目的替代方案。 Mojo将Python的简单性与C的速度融合在一起，以高性能AI模型为目标。
• Haskell和Prolog迎合了逻辑推理和基于知识的系统的专业需求。
> COBOL，FORTRAN，PASCAL和BASIC等过时的语言缺乏必要的现代工具和AI开发的库。
• 顶级AI编程语言：
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>本文详细介绍了八种突出的语言，比较其特征，适合AI任务，限制和示例项目：>

python：由于其易用性和广泛的库而占主导地位。 但是，它比编译的语言慢。

1. r：>专门为统计计算和图形设计，使其用于数据分析。 性能可能是大型项目的限制。

2. 朱莉娅：一种用于数值计算的高性能语言，提供了良好的速度和易用性平衡。 它的生态系统仍在发展。

3. c和c＃：适用于游戏AI和至关重要的应用程序的高性能语言。 C由于手动内存管理，需要更多的专业知识。

4. java：>一种多功能和健壮的语言，具有强大的工具支持，适合大规模的AI项目。 对于计算重量的任务，可以比C慢。

5. > javaScript：越来越多地用于Web应用程序中的AI，这要归功于TensorFlow.js之类的库。 有限的计算密集型任务。

6. scala：结合了功能性和面向对象的编程，非常适合大规模，稳健的AI系统。 可以具有更陡峭的学习曲线。

7. > mojo：一种旨在将Python易于使用的新语言与C的性能相结合。 它的生态系统仍在开发中。

>本文还简要讨论了Haskell和Prolog，强调了它们在逻辑推理和知识表示中的优势。 它建议不要使用COBOL，FORTRAN，PASCAL和AI开发基本的过时语言。

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选择正确的语言：

>在选择语言时提供了要考虑的关键因素：项目需求，绩效需求，社区支持，可伸缩性和个人经验。

结论：

>文章得出结论，没有单一的“最佳”语言，强调了考虑特定项目需求和开发人员专业知识的重要性。 Python被强调为初学者的强大起点，而其他语言则满足了专业要求。 本文包括进一步阅读和一个常见问题部分，涉及有关AI编程语言的常见问题。

以上是最佳AI编程语言：Python，R，Julia和More' data-gatsby-head =' true”/>