随着AI（人工智能）行业不断蓬勃发展，越来越多的开发者投身于机器学习和深度学习领域。通过机器学习或深度学习，您可以生成更好的用户配置文件、个性特征和适当的建议，或者包括更智能的搜索、语音界面或智能帮助，或者以其他方式改进您的应用程序。您甚至可以构建可以查看、收听和响应的应用程序。
对于进入这个行业的新人来说，应该从哪种编程语言开始呢？这种语言应该具有高效的开发和运行效率、良好的开发工具支持和生态系统、以及友好的社区环境。下面推荐一些AI开发领域流行的编程语言。
Python
在所有编程语言中，Python并不是一门非常新的语言。从1991年发布第一个版本到现在已经快30年了。近年来，随着人工智能概念的普及，Python迅速升温，成为众多AI从业者的首选语言。根据数据平台Kaggle发布的2017年机器学习和数据科学调查报告，从工具语言使用来看，Python是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言。 Python是人工智能研究最前沿的语言，是可以找到最多机器学习和深度学习框架的语言，也是AI世界中几乎每个人都使用的通用语言。 Python语言具有以下优点：
Python是一种解释性语言，编写程序非常方便，简洁明了。 Python的开发生态系统成熟，有很多库可供选择，包括各种算法、数学计算和矩阵运算。 Python的运行效率比较高。如果你有兴趣进入这个行业，Python是一门必须熟练掌握的语言。
JVM系列语言（Java、Scala、Kotlin等）
Java对于AI项目来说也是一个不错的语言选择，也是大多数企业的通用语言。它是一种面向对象的编程语言，具有可移植性、提供内置垃圾收集功能并且具有出色的可扩展性。新版本的Java提供了一系列函数式编程语法，使得编写Java代码变得简单、快速。
通过庞大的第三方类库提供的接口，开发者可以专注于提供AI项目所需的高级功能。此外，他们还可以轻松访问Apache Spark和Apache Hadoop等大数据平台。这些技术都是建立在JVM 之上的。此外，Java社区也是一个优势。完整丰富的社区生态可以帮助开发者随时随地查询、解决问题。
传统C/C++
在开发AI 应用程序时，C/C++ 不太可能是您的首选，但是当在嵌入式环境中工作并且无法承受Java 虚拟机或Python 解释器的开销时，那么C/C++ 是显而易见的选择。您可以深入到堆栈底部，并使用CUDA 等库编写直接在GPU 上运行的代码，或者使用TensorFlow 或Caffe 访问灵活的高级API。后者还允许您导入数据科学家可能使用Python 构建的模型，然后以C/C++ 提供的所有速度在生产中运行它们。
语言信息服务程序
像LISP这样的高级语言在人工智能中很受欢迎，因为经过各个大学多年的研究，选择了快速原型而不是快速执行。垃圾收集、动态类型、数据函数、统一语法、交互环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。
普洛格
这种语言有效地结合了LISP 的高级和传统优势，这对于AI 非常有用。它的优势在于解决“基于逻辑的问题”。 Prolog提供了逻辑相关问题的解决方案，或者其解决方案具有简单的逻辑特征。
