最适合人工智能开发的5种编程语言
自从去年，AlphaGo打遍天下棋手无对手，人工智能的风头就一直无人能及。在刚刚过去的IT领袖峰会上，BAT三位大佬都看好人工智能的未来发展。今年年初，百度就做了一个大动作，在医疗方面押宝人工智能，所以在这次峰会上李彦宏也发声称互联网是道开胃菜，人工智能才是主菜。
人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发，所以很难说人工智能必须用哪一种语言来开发。选择多也意味着会有优劣之分，并不是每种编程语言都能够为开发人员节省时间及精力。所以我们整理了5种比较适用于人工智能开发的编程语言，希望能够对你有所帮助。
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Python
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之所以时候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。
另外，Python有大量的在线资源，所以学习曲线也不会特别陡峭。
Java
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，无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络，Java都可以提供一种简单的编码算法。另外，Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。
Lisp
Lisp因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言，是第一个声明式系内函数式程序设计语言，有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。
Lisp语言因其可用性和符号结构而主要用于机器学习/ILP子领域。著名的AI专家彼得·诺维奇（PeterNorvig）在其《ArtificialIntelligence:Amodernapproach》一书中，详细解释了为什么Lisp是AI开发的顶级编程语言之一，感兴趣的朋友可以自行查看。
Prolog
Prolog与Lisp在可用性方面旗鼓相当，据《PrologProgrammingforArtificialIntelligence》一文介绍，Prolog一种逻辑编程语言，主要是对一些基本机制进行编程，对于AI编程十分有效，例如它提供模式匹配，自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。
Prolog广泛应用于AI的expert系统，也可用于医疗项目的工作。
C++
C++是世界上速度最快的编程语言，其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。C++对于时间很敏感，这对于AI项目是非常有用的，例如，搜索引擎可以广泛使用C++。
在AI项目中，C++可用于统计，如神经网络。另外算法也可以在C++被广泛地快速执行，游戏中的AI主要用C++编码，以便更快的执行和响应时间。
写在最后：
其实为AI项目选择编程语言，其实很大程度上都取决于sub-field，对于编程语言的选择要从大局入手，不能只考虑部分功能。在这些编程语言中，Python因为适用于大多数AIsub-field，所以渐有成为AI编程语言之首的趋势，而Lisp和Prolog因其独特的功能，所以在部分AI项目中卓有成效，地位暂时难以撼动。而Java和C++的自身优势将在AI项目中继续保持。
【科普】人工智能全面介绍
本文主要内容
一、人工智能是什么？
二、人工智能包含哪些领域？（应用层，技术层，基础层介绍）
三、人工智能的岗位有哪些？
四、人工智能学习哪些内容？
五、适合哪些人学习？
六、学出来对不同岗位有什么帮助？
一、人工智能是什么？
人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
例如：人工智能的图像识别，模拟的是人的视觉能力，语音识别模拟的是人的语言表达能力····，“人工智能”并不属于一门单独的技术，属于交叉学科，同时可以跟各个行业进行结合。
大家在网站上所看到的像自动驾驶、工业机器人、智能翻译、人脸识别的门禁等属于AI的应用场景，已经结合了产品后完成的AI应用。
二、人工智能包含哪些领域？（应用层，技术层，基础层介绍）
上图为人工智能的产业结构图。
第一，应用层：属于场景行业+AI，如智能医疗、智能安防、智慧教育，智能工厂智能家居等，可以将AI应用到所在行业，同时应用层也是产品经理和项目经理的主战场；
第二，技术层：AI的技术层，主要研究通用技术，如图像识别、语音识别、文本识别、自然语言处理等通用技术；其中AI的通用技术离不开机器学习（ML）和深度学习（DL），下文有关于机器学习和深度学习的详细介绍；
第三，基础层：主要做芯片、云计算、框架等方向。
从人工智能的底层平台需求出发，构建完整的从人工智能计算平台的硬件单元研发、数据治理、AI建模再到平台部署的人工智能的“基础设施”，基础层主要布局一些PaaS形态的基础计算平台和算法平台供其他公司直接调用，减少其他公司的人工智能研发成本和周期。
三、人工智能的岗位有哪些？
根据人工智能的产业结构，所以不同层都会有不同的岗位，具体如下：
第一，应用层岗位：AI项目经理、AI产品经理、AI售前解决方案工程师、智能硬件解决方案工程师、AI产品销售、传统制造，电力，化工燃气等行业+AI······
应用层属于PM岗的主战场，普遍薪资在25-50w之间，比普通PM岗位普遍高出30%-50%左右薪资。
第二，技术岗位：机器学习算法工程师、深度学习算法工程师、推荐算法工程师、自动驾驶算法工程师、语音识别工程师、图像识别工程师、NLP自然语言处理工程师、AI技术管理、AI高级研发工程师等······
技术层岗位起步薪资30-60w之间，且对年龄没有限制。
第三，基础层：属于岗位+AI，例如当下大数据开发工程师是要求懂AI机器学习算法，高级数据分析要求懂AI的机器学习，智慧IC，智能芯片等相关岗位······
第四，衍生岗位，即人工智能行业发展后衍生出来的以往从未有过的行业，像机器人训练营，智能手臂工程师，工业机器人系统操作员，服务机器人应用技术员等，是这两年新出现的岗位，大部分岗位对学历要求不高，同时一二线城市甚至三四线城市都会有。
四、人工智能学习哪些内容？
（1）Python提到人工智能就一定会提到Python，python是一门编程语言，在AI算法实现当中扮演中工具的角色，如果你本身有其他的编程语言也会有优势的。（2）数学主要教授的大学期间的高数，线性代数，数学需要配合着项目来学习，不然你会觉得比较枯燥，像人脸识别的产品，单独开发出来这个AI人脸识别的产品，精准度89%和99%所用的算法模型和数学公式就有不同，所以需要配合着场景来学习（3）机器学习机器学习（MachineLearning，ML），机器学习在公司当中处理的是结构化数据，（结构化数据也就是有行列序列之分的，比较容易能找到规律）是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。简单来讲：机器学习是类似于教孩子认字，第一次见不了解，但是大批量的这个字长得一样，我逐渐就认识这个字了。（4）深度学习深度学习（DeepLearning）是机器学习的一种新方法，深度学习在公司当中处理的是非结构化数据，（非结构化数据也就是不容易找到规律的数据，例如图片、音频等）它使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理器（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。其机动在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音，文本。深度学习的过程分为训练和推理（即评估）两个过程，通过训练过程来获得数据模型，然后用于评估新的数据。简单来讲：深度学习就是模拟的人的大脑，让机器有自主学习的意识了。
以上是关于机器学习和深度学习相关的介绍。
五、适合哪些人学习？
第一，突破薪资发展，在保持原有岗位上的业务能力的同时突破瓶颈薪资，普遍能上涨30%-50%的薪资；
第二，岗位转型，从传统软件开发岗位、PM岗位、技术管理岗位转型成为AI的PM岗位、AI的算法工程师，以及人工智能的团队管理；
第三，数字化转型公司，目前所面临的公司转型的现况，学习AI可以解决原有行业当中的痛点问题，借力AI做降本增效等问题；
第四，入职就业，面对疫情后内卷的市场，公司中对于技术人员要求更高了，学习后会有专业的就业老师进行简历指导内推企业，增加入职企业成功率。
六、学出来对不同人有什么帮助？
（一）技术管理岗位年薪30w上涨到50w，负责AI技术团队；
（二）技术岗位转型AI算法，年薪60w；
（三）PM转型AI项目经理、AI产品经理，年薪40w；
（四）失业零基础学员提升AI转行就业，月薪18k
（五）数据分析岗位提升AI，上涨7k月薪
（六）刚毕业学生学习AI，就业年薪30w
不同的行业和不同岗位学习AI的需求是不同的，自己的岗位结合AI后具体的薪资可以一键三连查询！
10个最佳的人工智能开发框架和AI库
编辑推荐:本文主要讲解了10个人工智能开发框架和AI库分别是什么及优缺点。本文来自于云+社区，由火龙果软件Anna编辑、推荐。人工智能（AI）已经存在很长时间了。然而，由于这一领域的巨大进步，近年来它已成为一个流行语。人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域，但由于各种开发库和框架的发展，它已经成为一个友好的IT领域，并有很多人正走进它。
在这篇文章中，我们将研究用于人工智能的优质库，它们的优缺点以及它们的一些特征。让我们深入并探索这些人工智能库的世界！
1.TensorFlow
“使用数据流图表的可伸缩机器学习的计算”
语言：C++或Python。
当进入AI时，你会听到的第一个框架之一就是Google的TensorFlow。
TensorFlow是一个使用数据流图表进行数值计算的开源软件。这个框架被称为具有允许在任何CPU或GPU上进行计算的架构，无论是台式机、服务器还是移动设备。这个框架在Python编程语言中是可用的。
TensorFlow对称为节点的数据层进行排序，并根据所获得的任何信息做出决定。点击查看详情！
优点：
使用易于学习的语言（Python）。
使用计算图表抽象。
用于TensorBoard的可用性的可视化。
缺点：
这很慢，因为Python不是语言中最快的。
缺乏许多预先训练的模型。
不完全开源。
2.MicrosoftCNTK
“开源深度学习工具包”
语言：C++。
我们可以称之为微软对Google的TensorFlow的回应。
微软的计算网络工具包是一个增强分离计算网络模块化和维护的库，提供学习算法和模型描述。
在需要大量服务器进行操作的情况下，CNTK可以同时利用多台服务器。
据说它的功能与Google的TensorFlow相近；但是，它会更快。在这里了解更多。
优点：
这是非常灵活的。
允许分布式训练。
支持C++、C＃、Java和Python。
缺点：
它以一种新的语言――网络描述语言（NetworkDescriptionLanguage,NDL）来实现。
缺乏可视化。
3.Theano
“数值计算库”
语言：Python。
Theano是TensorFlow的强有力竞争者，是一个功能强大的Python库，允许以高效率的方式进行涉及多维数组的数值操作。
Theano库透明地使用GPU来执行数据密集型计算而不是CPU，因此操作效率很高。
出于这个原因，Theano已经被用于为大规模的计算密集型操作提供动力大约十年。
然而，在2017年9月，宣布Theano的主要开发将于2017年11月发布的1.0版本后停止。
这并不意味着它是一个不够强大的库。你仍然可以随时进行深入的学习研究。在这里了解更多。
Theano
data-intensivecomputations
优点：
正确优化CPU和GPU。
有效的数字任务。
缺点：
与其他库相比，原生Theano有点低级。
需要与其他库一起使用以获得高度的抽象化。
AWS上有点bug。
4.Caffe
“快速、开源的深度学习框架”
语言：C++。
Caffe是一个强大的深度学习框架。
像这个清单上的其他框架一样，深度学习的研究速度非常快。
借助Caffe，您可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。Caffe在GPU上运行良好，这有助于在运行期间提高速度。查看主页获取更多信息。
Caffe主要的类有：
mainclasses
优点：
Python和MATLAB的绑定可用。
性能表现良好。
无需编写代码即可进行模型的训练。
缺点：
对于经常性网络不太好。
新体系结构不太好。
5.Keras
“人类的深度学习”
语言：Python。
Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库。
与TensorFlow、CNTK和Theano不同，Keras不是一个端到端的机器学习框架。
相反，它作为一个接口，提供了一个高层次的抽象化，这使得无论它坐落在哪个框架上，神经网络的配置都会变得容易。
谷歌的TensorFlow目前支持Keras作为后端，而微软的CNTK也会在很短的时间内做到这一点。在这里了解更多。
优点：
它是用户友好的。
它很容易扩展。
在CPU和GPU上无缝运行。
与Theano和TensorFlow无缝工作。
缺点：
不能有效地用作独立的框架。
6.Torch
“一个开源的机器学习库”
语言：C。
Torch是一个用于科学和数字操作的开源机器学习库。
这是一个基于Lua编程语言而非Python的库。
Torch通过提供大量的算法，使得深度学习研究更容易，并且提高了效率和速度。它有一个强大的N维数组，这有助于切片和索引等操作。它还提供了线性代数程序和神经网络模型。点击查看详情！
优点：
非常灵活。
高水平的速度和效率。
大量的预训练模型可用。
缺点：
不清楚的文献记录。
缺乏即时使用的即插即用代码。
它基于一种不那么流行的语言――Lua。
7.Accord.NET
“机器学习、计算机视觉、统计和.NET通用科学计算”
语言：C＃。
这是专为C＃程序员设计的。
Accord.NET框架是一个.NET机器学习框架，使音频和图像处理变得简单。
这个框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至可视化。除此之外，Accord.NET对计算机视觉和信号处理的功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。检查主页面。
优点：
它有一个强大而积极的开发团队。
非常有据可查的框架。
质量可视化。
缺点：
不是一个非常流行的框架。
比TensorFlow慢。
8.SparkMLlib
“可扩展的机器学习库”
语言：Scala。
Apache的SparkMLlib是一个非常可扩展的机器学习库。
它非常适用于诸如Java、Scala、Python，甚至R等语言。它非常高效，因为它可以与Python库和R库中的numpy进行互操作。
MLlib可以轻松插入到Hadoop工作流程中。它提供了机器学习算法，如分类、回归和聚类。
这个强大的库在处理大型数据时非常快速。
优点：
对于大规模数据处理非常快速。
提供多种语言。
缺点：
陡峭的学习曲线。
即插即用仅适用于Hadoop。
9.Sci-kitLearn
“用Python的机器学习”
语言：Python。
Sci-kitlearn是一个非常强大的机器学习Python库，主要用于构建模型。
使用numpy、SciPy和matplotlib等其他库构建，对统计建模技术（如分类、回归和聚类）非常有效。
Sci-kitlearn带有监督学习算法、无监督学习算法和交叉验证等功能。点击查看详情！
优点：
许多主要算法的可用性。
有效的数据挖掘。
缺点：
不是构建模型的最佳选择。
GPU效率不高。
10.MLPack
“可扩展的C++机器学习库”
语言：C++。
MLPack是一个用C++实现的可扩展的机器学习库。因为它是用C++编写的，所以你可以猜测它对于内存管理是非常好的。
MLPack以极高的速度运行，因为高质量的机器学习算法与库一起出现。这个库是对新手友好的，并提供了一个简单的API使用。点击查看详情！
优点：
非常可扩展。
Python和C++绑定可用。
缺点：
不是最好的文献记录。