人工智能用什么语言

人工智能最重要就是算法，而算法需要靠的就是编程语言，所以很多人想知道它所用的语言，那么下面小编给大家介绍人工智能用什么语言，一起来看看吧。

人工智能用的语言

人工智能用的编程语言有Python、Java、Lisp、Prolog、C++、Yigo。

Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。

Python之所以适合AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用，如Numpy提供科学的计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。

Java也是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。

另外，Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

对于AI项目来说，算法几乎是灵魂，比如搜索算法、自然语言处理算法、神经网络、Java等都可以提供一种简单的编码算法。此外，Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。

学人工智能必备的基础知识

一、数学基础

我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程!

数学技术知识可以分为三大学科来学习：

1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多。

2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。

提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。

3、统计学相关基础。回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)、聚类分析(K-Means)、分布(正态分布、t分布、密度函数)、指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)、显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)、A/B测试。

二、英语水平

我这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。

三、编程技术

首先作为一个普通程序员，C++ / Java / Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。

学习人工智能的步骤

(1)将高等数学基础知识学透

从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有打好了基础，后面才好学，不能没有逻辑的看一块学一块。

(2)学好python

python具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。

(3)掌握机器学习算法(重点)

对于机器学习算法，不仅要了解，还要会用。如果是多年的程序员，可参考下图所示。

(4)提升学习深度学习算法

当第三步完成得差不多的时候，相信你已经进入这个领域了。因为机器学习是一门多领域交叉的学科，涉及概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。是AI的核心，是使计算机具有智能的根本途径。后续就可以学习如下图所示的内容。

(5)实际项目试炼

人工智能的学习过程，不能缺少实际项目应用的操作。当你深度学习都学完之后。就可以找一些实际的例子来实验一些你的学习成果。