工业机器人编程语言入门

如果您对人工智能和机器学习领域感兴趣，那么您可能正在计划在令人兴奋和动态的编程世界中前进的道路。 但是，如果将来看到AI和机器学习，应该学习哪些语言？ 有这么多种选择，您需要在选择最能满足您的需求并帮助确保AI和机器学习领域的未来发展的语言方面具有策略性。 在本文中，我们将介绍最主要的五种语言，这些语言为我们的新机器霸主征服世界铺平了道路，或者至少能够自己处理更多日常任务。

让我们来看看您现在需要学习的五种语言，才能开始在AI和机器学习领域。

1. Python：

Python是AI和机器学习领域中最重要的语言。 由于其简单性，它已成为AI的常用语言。 与其他编程语言相比，Python快速学习并减少了开发所需的时间，同时保持了对面向对象，功能以及面向过程的编程的支持。

Python有许多可用的代码库，例如用于计算的Numpy和用于机器学习的Pybrain，从而减少了用Python编程所需的时间。 许多学生之所以决定使用这种语言，是因为它很受欢迎，可以轻松找到额外的在线教程，论坛，支持小组等。如果您独立学习编程语言，它会派上用场。 每当学生遇到编码问题时，他都可以在线查找其他信息。

2. R：

R语言是用于分析，处理和评估统计数据的流行选择。 例如，可以使用R语言生成可用于出版物的图表，其中包括实现可用于打印的最终产品所需的所有数学公式和方程式。 虽然R是众所周知的通用编程语言，但是有几种软件包可以使R特别适合于机器学习和AI。

这些包括RODBC，Gmodels，Class和Tm。 这些软件包简化了实现机器学习算法的过程，特别是针对面向业务的问题。 尽管Python更直观，但R需要一定的数学背景，并且它越强，越好。

如果您有足够的数学知识，那么即使您最初并不觉得它是一种优雅的语言，也应该考虑使用该语言，因为您将有机会在其中脱颖而出。 如果在继续学习R的过程中感觉好像被卡住了，那就去研究数学吧。

3. Lisp：

自1958年成立以来， Lisp一直没有像它的更现代的同行那么出名，它一直是AI和机器学习的重要语言。Lisp是AI的父亲John McCarthy开发和使用的语言。 Lisp具有许多优势，使其非常适合于AI。

首先，它非常适合原型制作。 它还允许轻松动态地创建新对象。 除此之外，Lisp的自动垃圾收集功能有助于使一切平稳运行。 它的开发周期以其能够在程序运行时交互式地评估表达式并重新编译函数的能力而闻名。

这些功能非常有用，以至后来的语言复制了其中的许多功能。 但是，Lisp仍然是原始的。

4.序言：

Prolog是一种灵活而强大的编程语言，通常用于机器学习和AI。 Prolog以其模式匹配，基于树的数据结构和自动回溯的效率而闻名。 Prolog最受欢迎的用途之一是在医疗领域，它也广泛用于AI行业。

这是补充语言的一个很好的例子。 而且，对于医学专家和AI专家来说，这是一项很好的“附加”技能。 也许这很奇怪，但是您不必深入研究，即使某些基础知识已经可以提高您在市场上的价值。

5. Java：

Java是最普遍的编程语言之一，并且在众多领域中得到广泛采用。 但是，Java也很适合AI，因为它的优势与AI的搜索算法，人工神经网络和基因编程相吻合。

由于Java的易用性和易于调试的特性，它提供了一个灵活的工作环境，可以使AI编程更加轻松。 它的打包服务和图形表示形式还可以帮助为大型项目创建更简单的工作流程。 当有吸引力的图形界面是成功项目的关键时，Java可能是最佳选择。

结论：

它不是市场上流行的编程语言的详尽列表。 但是，最好将选择范围缩小到具有不同特征的几个选项。 选择最适合您的语言可能是一个艰难的决定，但是您会发现这五种语言提供了成功进入AI和机器学习领域所需的灵活性和选择范围。

这些语言还提供了另一个优势。 由于它们中的许多很流行且很常见，因此如果您遇到困难，可以使用很多编程帮助 。 无论您的编程技能是最初的水平还是临近期限，专家都可以在每一步为您提供帮助。

最终，您选择掌握的语言应该是最符合您的兴趣和目标的一种。 首先研究您最感兴趣的AI和机器学习领域，以及这些领域中最常用的编程类型。

了解在完成您希望完成的项目类型上所需的工作，并使您的教育和技能与目标和梦想相匹配。 最终，与您掌握哪种语言相比，如何完成所承担的项目并使其取得成功并不重要。 有了几种主要的编程语言 ，您便可以轻松开发出可以创建功能强大的项目的灵活方法。

翻译自: https://hackernoon.com/5-programming-languages-to-get-started-in-artificial-intelligence-and-machine-learning-kg3s3yzz

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