让我们来看看您现在需要学习的五种语言，这样才能更加有利于你开始规划设定自己的 AI 与机器学习语言学习计划。
Python 是 AI 和机器学习领域中最重要的语言。由于其简单性，它已成为 AI 的首选语言。与其他编程语言相比，Python 能够快速学习上手，极大的减少了开发所需的时间，同时保持了对面向对象，功能以及面向过程的编程的支持。
Python 有许多可用的代码库，例如用于计算的 Numpy 和用于机器学习的 Pybrain，从而减少了用 Python 编程所需的时间。
许多学生之所以决定使用这门语言，是因为它很受欢迎，可以轻松找到额外的在线教程，论坛，支持小组等。如果您独立学习编程语言，它会派上用场。每当学生遇到编码问题时，他都可以在线查找其他信息。
R 语言是一门主要用于统计分析、绘图、数据挖掘的语言。例如，可以使用 R 语言生成可用于出版物的图表，其中包括实现可用于打印的最终产品所需的所有数学公式和方程式。
尽管 R 是众所周知的通用编程语言，但是有几种软件包可以使 R 特别适合于机器学习和 AI。这些包括 RODBC，Gmodels，Class 和 Tm。这些软件包简化了实现机器学习算法的过程，特别是针对面向业务的问题。
尽管 Python 更直观，相比而言 R 语言需要一定的数学背景，但同时 R 语言的也专业功能性更强一些。如果您有足够的数学知识，那么即使您最初并不觉得它是一种优雅的语言，也应该考虑使用它，因为您将有机会发现他的真正魅力并从中取得乐趣。如果在继续学习 R 语言的过程中感觉被卡住了，那你就需要去研究数学了。
自 1958 年成立以来，Lisp 一直没有像它的更现代的同行那么出名，它一直是 AI 和机器学习的重要语言。Lisp 是 AI 之父 JohnMcCarthy 开发和使用的语言。
Lisp 具有许多优势，使其非常适合于 AI。首先，它非常适合原型制作。它还允许轻松动态地创建新对象.除此之外，Lisp 的自动垃圾收集功能有助于使一切平稳运行。
它的开发周期以其在程序运行时能够交互式评估表达式并重新编译函数的能力而闻名。这些功能非常有用，以至于后来的语言复制了许多功能。但是，Lisp 仍然是最基础的。
Prolog 是一种灵活而强大的编程语言，通常用于机器学习和 AI。Prolog 以其模式匹配，基于树的数据结构和自动回溯的效率而闻名。Prolog 最受欢迎的用途之一是在医疗领域，它也广泛用于 AI 行业。
这是补充语言的一个很好的例子。而且，对于医学专家和 AI 专家来说，这是一项很好的“附加”技能。也许这很奇怪，但是您不必深入研究，只需要懂得某些基础的知识就已经可以提高您在市场上的价值。
由于 Java 的易用性和易于调试的特性，它提供了一个灵活的工作环境，可以使 AI 编程更加轻松。它的打包服务和图形表示形式还可以帮助为大型项目创建更简单的工作流。当有吸引力的图形界面是成功项目的关键时，Java 可能是最佳选择。
这不是市场上流行的编程语言的详尽列表。但是，最好将选择范围缩小到具有不同特征的几个选项。选择适合您的语言可能是一个艰难的决定，但是您会发现这五种语言提供了成功进入 AI 和机器学习领域所需的灵活性和选择范围。
而且，这些语言还提供了另一个优势。因为它们中的许多很流行且很常见，所以如果您遇到困难，可以快速找到许多编程帮助。无论您的编程技能是最初的水平还是临近期限，专家都可以在每一步为您提供帮助。
最终，您选择掌握的语言应该是最符合您的兴趣和目标的一种。所以，首先研究您最感兴趣的 AI 和机器学习领域，以及这些领域中最常用的编程类型。了解在完成您希望完成的项目类型上所需的工作，并使您的教育和技能与目标、梦想相匹配。
最终，与掌握哪种编程语言相比，如何完成所承担的项目并使之成功并不重要。掌握了几种主要语言后，您就可以毫无困难地开发出可以创建功能强大的项目的灵活方法。
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