适合人工智能的九大编程语言
人工智能如今改变了几乎每个行业的运作方式。企业在开始实施一个项目之前，需要详细了解适合人工智能的编程语言。
人工智能这一术语起源于20世纪中叶，尽管有了多年的发展，但在过去的十年才被开发人员将人工智能技术用在应用程序的开发中。
编程语言是人工智能开发项目的支柱，因为它们可以帮助软件开发人员创建创新的人工智能解决方案，而无需学习专业人士用来相互交流的高度专业化的语言。
人工智能开发者
本文将介绍一些最适合人工智能的编程语言，以及它们的重要性。
以下是一些适合人工智能的优秀编程语言：
1.PythonPython非常适合人工智能，因为它具有强大的数据科学和机器学习的能力。它的计算优雅性和可读性使其成为数据科学家的首选，他们可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集，而不必担心计算速度。
Python拥有大量与人工智能相关的软件包列表，例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然TensorFlow现在比PyTorch使用更广泛，但由于其最近发布的独特功能，它的普及率可能会在几年内与PyTorch相同。
除了用于深度学习网络的GPU加速之外，这些还包括可变精度。其最新版本还为用户提供多设备支持。最终，Python比C++或Java更容易学习，因此也会受到初学者的青睐。它也是专业人士使用的最流行的语言之一。
由于开发人员不断添加新库或升级现有库，因此它在开发方面并不落后于其他语言；通常情况下，他们在从事专业项目的同时为企业带来一些优势。
此外，假设用户已经了解C++或Java，但不太熟悉神经网络或深度学习方法。在这种情况下，由于仅Numpy库中就有830多个类，可以轻松选择所需的内容。
将Python用于人工智能的好处：
Python有许多可用的库，可通过机器学习简化编程。
如果正在从事基于人工智能的项目，很可能已经有一个Python库可以满足需求。
如果是初级开发人员，很有可能选择学习Python，因为它比大多数编程语言更容易学习。
它有一个强大的机器学习框架，名称为PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，可以提出问题并获得帮助。
2.RR是一种开源编程语言，支持统计分析和科学计算。R编程语言证明有助于生成交互式图形和其他高级可视化。它的设计可以处理所有类型的数据分析，从简单的线性回归到复杂的3D模拟。任何人都可以使用R。
作为一种编程语言，R的设计从统计计算到机器学习技术。R具有面向对象编程、高度可扩展性、内存高效的不间断计算、全面的功能、庞大的用户群，被广泛用于预测。
将R用于人工智能的好处：
R的计算能力在处理大量数据时是个例外。
在创建具有复杂决策过程的程序时，它还具有应用数学函数的能力。
关于性能，可以使用像R这样的开源工具获得更好的结果，因为它不需要许可费用。
它还擅长在大数据集中寻找模式，因此受到一些企业的欢迎，因为他们希望分析客户信息以进行营销或识别运营中的重大风险。
3.JavaJava被认为是当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java可以让用户毫不费力地快速完成任务；由于Java对并发的内置支持，因此很容易在Java中使用单线程和多线程功能。
用户可以将许多编程语言(例如RubyonRails、Python和Node.js)与Java结合使用，因为它们都提供了与之配合使用的综合框架。
由于Java是当今最流行的编程语言之一，如果用户在当前或未来的愿望涉及使用人工智能解决方案，应该考虑学习如何使用Java。
将Java用于人工智能的好处：
Java编程语言有一些特别适合开发人工智能程序的特点。Java是一种高级的、面向对象的编程语言。
当考虑到开发人员经常与许多其他团队成员在不同时区以不同速度开发大型项目而一起工作时，它具有高度的可读性。
它是一种5级编程语言，可确保程序员获得多种好处。
由于人工智能应用程序使用机器学习算法，从头开始编写的代码而不是预制的库要比用Java编码的代码需要更长的时间来编译。
4.LISPLISP最初创建于1958年，是一种函数式编程语言，这意味着其中的一切都是一个表达式。换句话说，每一行代码都做某事。一开始听起来可能有点复杂，但是因为可以编写一个函数实现想做的任何事情，所以理解和构建LISP语法要比从头开始学习一门全新的语言更简单。
因此，如果已经有编程经验(甚至是Python或C++)学习LISP对一些人来说将很容易。即使不了解Java或JavaScript以外的任何语言，也有在线资源可以帮助开始使用函数式语言。
将LISP用于人工智能的好处：
几乎所有主要的深度学习框架的核心操作都依赖于LISP，这为用户在选择库或工具时提供了很大的灵活性。
无需考虑环境细节即可快速执行代码。
非常适合抽象：使用更简单的模型来解释更深层次的模型，因此程序员无需了解单个组件的工作原理。
如果基于初始模型的预测结果是错误的，它可以帮助用户在以后节省时间，因此重写它们会变得相对简单，而不会在这一过程中影响进展。
5.PrologProlog是一种声明式编程语言，可以在其中描述要实现的目标而不是如何实现。在Prolog中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如Jim有两个孩子或最喜欢的数字是8。
规则描述了用户何时可以从现有事实推断出新事实，例如，如果一个人有多个孩子，则此人有两个以上孩子。这是一种人工智能方法，可以让程序员在算法上花费更少的时间，而将更多的时间花在思考目标上。
将Prolog用于人工智能的好处：
Prolog可以快速处理大量数据，因为它使用比较统一。
它在语法中享有盛誉；使用它的人员通常比普通程序员经验更丰富。
它有助于提高这些项目的速度和准确性。
如果希望程序随着时间的推移提高能力，那么Prolog可能正是人们所需要的。能够修改程序显著地提高了它的能力。
6.C++C++是一种流行的通用编程语言。它是一种高级语言，由贝尔实验室的BjarneStroustrup领导的计算机科学家团队开发。它可以在Windows、Linux、MacOSX操作系统以及智能手机和平板电脑等移动设备上运行。C++已被用于开发游戏、应用程序和图形程序。
它习惯于创建许多其他软件程序，包括那些设计用于人工智能技术的软件程序。但是，由于其复杂性和缓慢的开发速度，它不适用于图形用户界面(GUI)设计或快速原型设计等任务。
将C++用于人工智能的好处：
C++有助于原型设计和生产的机器学习，因为它使用户能够轻松快速地将极其复杂的模型加载到内存中。
它还可以让用户快速试验新模型或重新设计现有模型，而无需过多的加载时间或牺牲处理能力。
在开发需要快速访问许多数据存储空间的高性能代码时，它是最佳选择之一。
如果一种算法或应用程序需要语言中尚未内置的功能，那么很可能其他人已经编写了用户需要的东西。大多数情况下，这些模块将是开源的，这意味着它们可以免费使用和修改用于商业目的。
7.HaskellHaskell是一种纯粹基于函数的语言，这意味着所有表达式都被评估为只产生一个值。由于它没有变量，Haskell大量依赖递归来创建其代码，但有一些可变类型，特别是列表和数组。
它使Haskell成为开发复杂算法的理想选择，这些算法在达到最终结果之前依赖于几个步骤。其语法可能令人不太适应，因为它使用布局将代码组织成行，并在其末尾使用分号而不是缩进符。
Haskell更令人兴奋的特性之一是它的类型系统。它没有空值，这不能在变量中存储任何东西，也不能将任何东西作为参数传递。
将Haskell用于人工智能的好处：
Haskell包含一个健壮的类型系统，以避免代码中出现多种类型的错误。
虽然其他语言使编写简洁的代码更具挑战性，但Haskell使其变得非常容易。因此，它适用于涉及大量数据的项目。
由于其简洁性，它还允许用户同时处理多个项目。
使用Haskell的一个显著优势是它的速度。用Haskell编写的程序通常比用其他编程语言编写的程序运行得更快，因为它非常简单。
8.JavaScriptJavaScript是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，可以帮助用户构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。由于其灵活性和深厚的开发人员社区，JavaScript已经迅速成为人工智能最受欢迎的语言之一。
自从1995年创建JavaScript以来，已经使用它编写了许多类似人类的行为，例如面部识别和艺术生成程序。随着企业继续远离遗留系统，JavaScript仍将是任何希望深入了解人工智能的人的基本技能。
将JavaScript用于人工智能的好处：
JavaScript的高度灵活性使其可以与开发人员使用的各种操作系统、浏览器和虚拟机一起使用。
它不必从一个系统移植到另一个系统，因为许多系统运行在类似的架构上。
它也是那些极有可能将其应用于用户选择的任何领域的稀有语言之一。
由于它是基于网络的(和基于浏览器的)，编码相对较轻。没有太多的技术要求。
9.Julia人工智能是一个热门的研究领域，而Julia可以很好地利用这一兴趣。JeffBezanson、StefanKarpinski、Viral
B.Shah和他们的团队从头开始构建该语言并考虑到数值性能，并且它几乎可以在任何操作系统上运行。它也非常容易学习，使用了许多已经知道的常见编码概念，比如循环和条件语句。
Julia的开发环境目前并不理想，工具可以使用一些工作，但随着越来越多的人围绕编程语言构建工具，它会随着时间的推移变得更好。
将Julia用于人工智能的好处：
它是一种专为科学计算设计的高级、高性能编程语言。
Julia的语法优雅简洁，让用户可以专注于解决问题而不是编写新代码。
通过使用Julia，用户可以节省时间并生成更清晰、速度更快、错误更少的代码。
Julia的最大优势之一是它是免费和开源的，这意味着任何人都可以访问其代码。
结语总之，可以使用多种编程语言来开发人工智能。但没有一种语言在所有方面都擅长。一些专注于开发速度，一些具有概率模型的天然优势，而另一些则与现有软件更好地集成。
理想的选择取决于用户尝试构建的内容以及到达那里所需的时间。
常见问题1.问题：在开发人工智能项目时应该考虑什么?回答：在设计和实施人工智能和机器学习程序时，有两个因素在起作用：首先，使用的是哪种算法；其次，它是用什么语言编写的。
为应用程序选择一种算法并不难，只有少数可供选择。问题是这些算法中的每一个都需要各自的计算机语言。
因此，假设选择了一种称为DeepQLearning的算法。要编写这一程序，必须知道如何使用Java、Python、JavaScript或C++进行编码――如果决定为GPU操作与数据分析操作做一些不同的事情，那么可能不止这些语言中的一种。
如今有100多种算法，每种算法都有自己的语言，也各有优缺点。例如，只有少数优秀的深度学习平台可用，但有几十种决策树算法或启发式算法。
2.哪个更好――Python或R编程语言?回答：R和Python是人工智能、机器学习和数据分析的标准编程语言。如果从人工智能和机器学习开始，用户很可能会采用这两种语言，并且必须选择一种语言。
这两种语言有几个共同点：
它们都是开源的。
它们很强大。
它们易于学习(如果已经知道一种编程语言)。
它们带有多个库，可以轻松导入和分析数据。
那么应该选择哪一个呢?这是它们的方式比较。
3.问题：2021年最常用的五种编程语言是什么?回答：根据Statista公司的调查，2021年的编程语言包括：
JavaScript，有64.96％的受访者对该语言表示认同。
HTML/CSS，有56.07％的受访者对该语言表示认同。
Python，有48.24％的受访者对该语言表示认同。
SQL，有47.08％的受访者对该语言表示认同。
Java，有35.35％的受访者对该语言表示认同。
除此之外，Node.js、TypeScript、C#、Shell和C++均跻身全球开发者使用的前10名编程语言。
中小学人工智能课程内容设计及实施案例分析
我国中小学人工智能教育取得飞速发展与瞩目成绩的同时，也存在以下几点主要问题。
其一，缺乏完善的课程体系，无论是国家课程还是校本课程，人工智能教育都是依托其他课程开展的，这导致了人工智能教育内容分量难以确定，目标难以明晰。横向来看，教学内容过于碎片化，学生难以构建相关知识体系；纵向来看，学段间的人工智能教育内容联系不够紧密，这既不利于学生循序渐进的知识与技能学习，也使得教师难以把握学情从而导致教学目标与教学效果之间的落差。此外，现阶段中小学人工智能教育的教材大多属于产品说明书或用户指南[4]。
二、中小学人工智能课程设计
表1中小学人工智能课程目标及内容架构
人工智能技术虽然复杂深奥，但是其应用广泛且贴近生活，知识内容间紧密联系，对学生而言并非是不可感知、无法构建的。以人工智能为依托培养学生的计算思维、智能素养也并非是难以实现的。教师如何设计人工智能课程内容以及课程间以何种方式组织就显得尤为重要。
（一）中小学人工智能课程内容设计案例
下面，以初中年级人工智能课程中的“智能灯”为例对中小学人工智能的课程内容设计做详细阐述。“智能灯”一课意在通过学生对于生活中常见情境下智能灯的设计了解其背后设计原理，能够通过模块化程序设计和python代码编写出智能灯的程序，激发学生对于人工智能在生活中应用的兴趣。“智能灯”课的具体课程内容设计如图1所示：
图1以“智能灯”为例的人工智能课程内容设计
1.问题提出，明确任务
问题提出：绿色、环保、节能、和谐是当今生活的主旋律，智能灯的出现深化了人类与灯光之间的关系。请同学们结合生活实际谈一谈你所了解的智能灯！
明确任务：明确智能灯的设计要求——内置监测外界光线强度传感器，当光敏值大于700时，灯自动打开，当光敏值小于700时，灯自动熄灭。
2.深入探究，设计展示
深入探究：请学生利用可视化工具，例如思维导图，深入理解智能灯的设计要求，分析其所需要的元器件并搭建其真实应用的简易场景。
设计展示：小组通过分工利用模块化程序语言和python语言对智能灯进行设计，调试形成小组作品，并对本组作品进行演示和分享，讨论这两种不同的计算机语言在应用时的异同之处。
3.总结反思，拓展提高
以思维导图的形式回顾智能灯设计的全过程。在实际生活中往往面临着更为复杂的情境，当外界光线昏暗，智能灯会自动给打开且不能自动关闭，这也造成了一种资源浪费。进而引发学生对智能灯更深入的思考，完善、改进作品设计，为之后的课程内容做好准备。
本案例从生活实际出发引发学生的学习兴趣，在内容设计过程中通过对可视化工具的利用帮助学生理清思维脉络，不仅重视学生对模块程序和计算机语言的学习利用，更是通过比较二者的语言风格加强学生对编程的深入理解，进而培养学生的计算思维。
（二）中小学人工智能课程组织案例
人工智能虽然是一个知识体系丰富的新兴技术领域，其内容架构设计包含人工智能基础、算法与编程、机器人与智能系统等多个模块。表面看起来是彼此独立、互不关联的内容，但实际上，无论是技术特点还是知识内容都是可联系、可互通的。忽视了课程内容间的联系、放弃将内容整合成为模块是无法将人工智能的原理与技术讲解透彻的，也无法将计算思维和智能的培养渗入课堂。因而，以综合任务为导向的模块化组织中小学人工智能课程不仅能够有效帮助学生构建人工智能知识体系，更有助于教师组织形式丰富、内容多样的系统课程，增加课堂趣味性、有效性。
以“模拟城市交通系统”为例组织相关课程内容。如图2所示，智能路灯、自动道闸、智能信号灯、环线巴士、无人加油站原本都是独立的课程内容，根据课程与生活实际的联系整合成模拟城市交通系统为主题的模块。教师利用5-10个课时实践此模块，引导学生设计完成模拟城市交通系统这个综合任务实践每课内容，帮助学生在体验人工智能的同时，创造性地应用人工智能解决实际问题。
图2“模拟城市交通系统”课程模块
三、中小学人工智能课程实施策略
（一）跨学科整合式教学
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它的涉及领域除了计算机科学外，更包括了生物学、心理学等。跨学科的整合能够将数学、生物、神经科学等多学科知识与人工智能知识相融合、渗透。在这个过程中，教师不仅能够利用其他学科知识帮助学生理解人工智能知识内容，更利用其他学科思维帮助学生培养计算思维的核心素养。跨学科整合式的教学是将人工智能学科与其他相关学科进行融合，以项目形式实践课程内容，利用人工智能技术创造性地解决实际生活问题。以“机器视觉”一课为例设计如下，这一课中，教师将人工智能中机器视觉的知识与神经科学相结合（如图3），以人是如何看到事物的为导入，进而类比解释机器是如何“看到”事物的。该教学设计在渗透了脑科学知识的基础上，帮助学生联系生活实际体验人工智能的应用与价值。
图3“机器视觉”与神经科学知识融合
（二）情境游戏化教学
由于中小学学生的认知水平存在局限性和差异性，以及人工智能领域知识特性，学生难以通过讲授和演示直接理解课程内容。人工智能技术的发展也为创设情境提供了条件，教师完全可以利用人工智能技术的应用反哺课堂教学，帮助学生增强学习的体验感，对人工智能技术形成直观、形象的理解。借助游戏化的角色、模式以及元素，为学生提供丰富、有趣的学习内容；通过机制、增益等策略，能够丰富学习者的经历和体验，同时提高学习者在活动中的参与率和巩固率[9]。因而，将情境的创设与游戏化学习相结合，有利于增强人工智能教学课堂的趣味性、个性化。例如东南大学举办的人工智能为主题的夏令活动中实施的“火灾演练”，要求学生扮演消防员在模拟灭火行动中完成救援。创设的火灾情境融合机器人小车巡线、FPV第一视角等教学内容。氛围营造、综合竞赛及消防员的角色扮演都极大激发了学生的课堂兴趣及参与感。该项目在实践中得到了学生与教师的一致肯定。该设计能够帮助学生将人工智能知识与生活实际相联系，建构开源硬件的知识体系。鼓励学生在游戏化式轻松的教学环境中大胆创新。从而达到培养学生核心素养与创新能力的目标。
表2“火灾演练”项目内容
面向中小学开展人工智能课程有利于学生了解现代科技发展、适应未来生活有着重要的意义。目前，我国中小学人工智能教育尚在探索发展阶段，无论是课程内容的设计还是其组织方式、或是教学策略均未成型，本研究希望借以案例的分析，促进研究者对中小学人工智能课程设计广泛、深入的思考。
参考文献
[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].
[2]教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知
[3][7]谢忠新,曹杨璐,李盈.中小学人工智能课程内容设计探究[J].中国电化教育,2019(4):17-22.
[4]徐多,胡卫星,赵苗苗.困境与破局:我国机器人教育的研究与发展[J].现代教育技术,2017,27(10):94-99.
[5]周邵锦,王帆.K-12人工智能教育的逻辑思考:学生智慧生成之路——兼论K-12人工智能教材[J].现代教育技
术,2019,29(4):12-18.
[6]解月光,杨鑫,付海东.高中学生信息技术学科核心素养的描述与分级[J].中国电化教育,2017(5):8-14.
[8]李德毅.AI——人类社会发展的加速器[J].智能系统学报,2017,(5):583-589.
[9]祝智庭,魏非.教育信息化2.0:智能教育启程,智慧教育领航[J].电化教育研究,2018,39(9):5-16.
东南大学百研工坊：21世纪是我国创新型人才培养的关键期。东南大学百研工坊（儿童发展与教育研究所）结合信息技术、生物医学工程、脑科学技术，进行青少年科学素养的国际比较研究和学生核心概念掌握水平的评测系统的研究与开发，我们的目标是：（1）面向中小学学生综合能力发展的steam研究；（2）通过实证教育研究，探究科学素养的本质及有效的培养途径；（3）将科学素养的传统评测方法与现代信息技术相结合，探究基于ECD模型的学生科学素养评测方法研究；（4）运用ERP、EEG和眼动等脑科学技术，开展对学生核心概念熟练掌握程度的评测研究。
责编：罗培
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可鑫的科学漫步
介绍有关神经教育学、神经信息工程和科学教育的相关信息
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人工智能培训学校学哪些内容
学人工智能刚开始要先考察一个人工智能学校好不好，一定要看有没有项目实战，一个好的学校，肯定在学习过程中有项目实战部分，而且项目实战内容的质量和项目数量都是不错的。
阶段一是Python语言(用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程);阶段二是Linux初级(用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装);
阶段三是Web开发之Diango(5周+2周前端+3周diango);阶段四是Web开发之Flask(用时2周);阶段五是Web框架之Tornado(用时1周);阶段六是docker容器及服务发现(用时2周);阶段七是爬虫(用时2周);阶段八是数据挖掘和人工智能(用时3周)。
目前来看，人工智能专业只有研究生以及以上学历的人群才能够接触到的新型技术。而普通的本科专业中，并没有太多的人工智能的专业。
研究生以及博士生学习的人工智能内容，都是未来比较前沿的技术，而且理论占大部分，但是在实际的生活当中，还有专门一批人将人工智能技术应用到具体的场景中，这些人就是人工智能工程师。
人工智能工程师的学习内容相较而言要简单一些，复杂理论的学习偏少，更多的是侧重实际应用技术的学习。所以如果你学历不高，但还是想学习人工智能，也是可以的，可以考虑往人工智能工程师方向努力。
目前来说，人工智能的学习，要么是在高校中学习相关专业，要么就是参加人工智能培训。至于自学，由于目前市面上没有公开的系统的资料，零碎的视频比较多。
人工智能的文章和创作如何进行在线教育和培训
人工智能可以在在线教育和培训中发挥重要作用。以下是一些人工智能在文章和创作方面的应用方式：
语言生成：人工智能可以生成文章、教材和课程内容。通过自然语言处理和生成模型，它可以根据输入的指令或数据自动生成文本，为在线教育平台提供丰富的教学资源。
个性化学习：人工智能可以根据学生的个体差异和学习需求，提供个性化的学习内容和推荐。它可以分析学生的学习表现和偏好，并根据其特点推荐适合的文章和创作材料，提供定制化的学习体验。
语法和写作辅助：人工智能可以用于语法检查和写作辅助工具，帮助学生提高写作技巧和语言表达能力。它可以检测文章中的语法错误、提供建议和修改建议，并提供实时反馈和指导。
作文评估：人工智能可以用于作文评估和打分。通过自然语言处理和机器学习技术，它可以自动评估学生的作文并给出分数和反馈，减轻教师的工作负担，并提供即时的评估结果。
需要注意的是，虽然人工智能在文章和创作方面有许多潜在应用，但它仍然存在一些挑战和限制。例如，语言生成模型可能存在语义不准确或逻辑混乱的问题，个性化推荐系统可能受到数据偏差和隐私问题的影响。因此，在应用人工智能于在线教育和培训中时，需要综合考虑其优势和局限性，并与人类教师的指导和反馈相结合，以实现更好的教学效果。