如果你是一名人工智能开发新手，你可能会很难选择一种编程语言来开发人工智能。虽然有很多可用的编程语言，但我将重点关注Python 和R。我将确保列出每种语言的优缺点，以帮助您选择最佳的编程语言。但在此之前，什么是人工智能？
人工智能（AI）是巨大的，它只是机器表现出来的智能。简而言之，机器从经验中学习，看到新的输入并执行类似于人类任务的任务，例如解决问题。
为什么人工智能很重要？它有助于自动化重复学习并通过数据进行发现。
它充分利用了数据。
它允许进行更深入的数据分析。
它为现有产品增添了智能。
它可以有自我意识并从过去的错误中学习。
人工智能在研究、军事、健康、交通控制、自动化支持、自动化制造、欺诈检测等许多领域帮助人类。
PythonPython是人工智能领域使用最广泛的编程语言。它非常适合您将来要实现的人工智能和数据结构算法，许多人认为这是一项艰巨的任务。 Python 中有很多库，新的AI 开发人员无需深入研究即可获得实践经验。如果您想对n 个数组和矩阵执行运算，像Numerical Python（简称Numpy）这样的库提供了许多有价值的选项。或者Pandas，它是标签和关系数据，非常适合数据整理； pandas 擅长数据修改、可视化等。如果您想创建统计模型和分析，请不要忘记查看Python 中的Statsmodels 库。
你认识使用Python 的人吗？这是列表。
工业光魔
谷歌
Spotify
知乎
Netflix
Dropbox
红迪网
现在，让我们看看R 编程- 它有什么好处？ R 也是一个不错的选择，并且在人工智能方面是一种流行的编程语言。如果您对数据分析、统计、研究、学术和数据可视化感兴趣，R 非常适合您。就像Python 一样，R 也有您可能有兴趣探索的不同库。它支持近10,000 个数据科学和分析软件包。我相信在学习R 之前你需要一些基本的编程知识，这与Python 不同。
以下是使用R 的顶级品牌或大型组织的列表。
Facebook – 用于与状态更新和个人资料图片相关的行为分析。
Google – 用于广告效果和经济预测。
Twitter – 用于数据可视化和语义聚类
微软- 收购Revolution R 公司并将其用于各种目的。
Uber – 用于统计分析
Airbnb – 大规模数据科学。
IBM – 加入R 联盟集团
ANZ – 信用风险建模
惠普
结论：简而言之，Python 非常适合数据操作和重复性任务。 R 适用于临时分析、统计和探索数据集。 Python 易于学习且易于使用，顶级公司正在利用Python 来实现最佳目标。另一方面，R 是最赚钱的IT 技术之一，并且在高级分析软件中占有重要地位。
