AI（人工智能）为应用开发者开创了一个全新的可能性。通过利用机器学习或深度学习，您可以生成更好的用户配置文件、个性化设置和推荐，或者整合更智能的搜索、语音界面或智能助手，或者以其他数种方式改进您的应用。你甚至可以构建看得懂、听得懂，并与人类互动的应用。 你应该学习哪种编程语言来深度探索 AI ？当然，一个拥有许多优秀的机器学习和深度学习库的语言是受欢迎的。它还应具有良好的运行时性能、良好的工具支持、具有大量程序员的社区以及健康的支持包生态系统。经过筛选，符合这些条件的语言仍然很多。 下面是我认为最适合 AI 开发的五种编程语言，按照适合程度排序。此外我还提到了三个备选项。其中一些语言正在兴起，而另一些似乎正在没落。几个月后回来，你可能会发现排名已经发生了变化。 1. Python 第一名毫无疑问是 Python。尽管 Python 有些特性令人不爽（whitespace、Python 2.x 和 Python 3.x 之间的巨大差异、五种不同的包机制都在不同程度上有缺陷）但如果你正在从事 AI 工作，你几乎肯定会在某些时候用到 Python。 Python 中可用库的数量是其他语言所无法企及的。NumPy 已经变得如此普遍，以至于几乎成为了张量运算的标准 API，Pandas 将 R 的强大而灵活的数据帧带入 Python。对于自然语言处理（NLP），您可以使用久负盛名的 NLTK 和快如闪电的 SpaCy。对于机器学习，有经过实战检验的 Scikit-learn。当谈到深度学习时，当前所有的库（TensorFlow，PyTorch，Chainer，Apache MXNet，Theano 等）都是在…
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